人工知能のおかげで、突然の心臓死の多くの症例が避けることができました。 European Heart Journalに掲載される新しい研究の一環として、人間の脳を模倣した人工ニューロンのネットワークは、米国の同僚と協力して、Inserm、ParisCité大学、パリ公立病院グループ（AP-HP）の研究者によって開発されました。 240 000を超える外来心電図からのデータの分析中に、このアルゴリズムは、70％以上の症例で次の2週間以内に心停止を引き起こすことができる深刻な不整脈のリスクがある患者を特定しました。
毎年、突然の心臓死は世界中で500万人以上の死亡を担当しています [1] 。これらの心停止の多くは、識別可能な警告サインなしで青から発生し、常に心臓病の既知の歴史を持っているとは限らない一般集団の個人を驚かせます。
人工知能は、INSERM、パリシテ大学、パリ公立病院グループ（AP-HP）の研究者チームが率いる新しい研究によると、致命的な心停止を引き起こす可能性のある原因不明の心臓リズム障害 – 米国の同僚と協力して、致命的な心停止を引き起こす可能性のある原因不明の心臓リズム障害の予想を改善するのに役立ちます。
この研究の一環として、人工ニューロンのネットワークは、パリシテとハーバード大学の大学と協力して、会社（Philips Group）のエンジニアチームによって開発されました。このアルゴリズムが行うことは、心臓突然死の予防を改善するために、人間の脳の機能を模倣することです。
研究者は、6か国（米国、フランス、英国、南アフリカ、インド、チェコ）で収集された240 000の外来心電図からのデータのおかげで、数百万時間の心拍を分析しました。
人工知能のおかげで、研究者は不整脈のリスクを告げる新しい弱い信号を特定することができました。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時間分析することにより、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かって進行する可能性がある」と、研究者の第一著者、研究者（Paris菌の研究者）の研究者であるLaurent Fiorina博士は説明します（Parisevascurcy研究者）。心血管研究所パリSUD（ICPS）（Ramsay、Massy）、およびフィリップスの人工知能を担当するメディカルディレクター。
人工ニューラルネットワークは依然として評価段階にありますが、この研究では、症例の70％でリスクのある患者を検出することができ、症例の99.9％でリスクのない患者を検出できることが示されました。
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。
「私たちがここで提案しているのは、突然死の予防のパラダイムの変化です、とパリシテ大学の心臓病学教授であり、ジョルジュ・ポンピドゥヨーロッパ病院の心臓病部門の心臓病学部の校長であるPARCC（Inserm/ParisCité大学）のEloi Marijonはコメントしています。心停止の前に、人工知能のおかげで、非常に短期的にこれらのイベントを予測し、手遅れになる前に行動を起こすことができます。」
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したいと考えています。
「この技術が医療行為で使用される前に臨床試験で評価されることが不可欠です。しかし、フィオリーナ博士は主張しています。しかし、私たちがすでに示したのは、AIが深刻な不整脈の予防を根本的に変換する可能性があることです。」
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#Techは突然の死の予防に取り組んでいます
2025-03-30 00:02:00