ロンドン：科学者は、心停止と突然死につながる可能性のある症状である重度の不整脈のリスクがある患者を特定できる人工知能（AI）アルゴリズムを開発しました。
この研究は、間もなく欧州心臓ジャーナルに掲載される予定で、INSERM、パリシテ大学、パリ公立病院グループ（AP-HP）の研究者が米国のカウンターパートと協力して参加しました。
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240,000を超える外来心電図からのデータを分析して、AIモデルは、70％以上の症例で2週間以内に心停止につながる可能性のある深刻な不整脈を正確に予測しました。
突然の心臓死は、毎年世界中で500万人を超える命を奪っています。この研究は、AIが不整脈の早期検出を強化できることを示唆しています。これは、治療せずに残された場合、致命的な心臓イベントをもたらす可能性のある不規則な心臓のリズムです。
心臓病（フィリップスグループ）のエンジニアやパリシテとハーバード大学の専門家を含む研究チームは、脳機能を模倣して突然の心臓死の予防を改善する人工ニューラルネットワークを開発しました。
ASA、フランス、英国、南アフリカ、インド、チェコの6か国からの何百万時間もの心拍データを調べることにより、AIアルゴリズムは不整脈のリスクを示す弱いシグナルを特定しました。研究者は、完全な収縮と弛緩サイクル中の心臓の心室の電気刺激と弛緩時間に焦点を合わせました。
彼らは、心臓の収縮と弛緩の完全なサイクル中に心室を電気的に刺激して弛緩させるために必要な時間に特に興味がありました。
「電気信号を24時間分析することで、今後2週間以内に深刻な心臓の不整脈を発症しやすい被験者を特定できることに気付きました。治療せずに致命的な心臓停止に向けて進行する可能性がある」と、パリ型型研究センターの研究者であるローレントフィオリーナ博士（Parck）の研究者であるLaurent Fiorina博士は説明しました。
まだ評価段階にある間、ニューラルネットワークは、症例の70％でリスクのある患者を特定し、99.9％の精度でリスクのない症例を確認する能力を実証しました。
将来的には、このアルゴリズムを使用して、病院のリスクのある患者を監視できます。そのパフォーマンスが洗練されている場合、血圧を測定して高血圧のリスクを明らかにする外来ホルターなどのデバイスでも使用できます。スマートウォッチでも使用できます。
研究者は現在、現実世界の条件下でこのモデルの有効性をテストするために、前向き臨床研究を実施することを目指しています。
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#AIは深刻な不整脈のリスクがある患者を検出し突然の心停止を防ぐことができます
2025-03-30 05:12:00