ＡＩ(人工知能)でカテーテル治療の心電図を判定

ＡＩ（人工知能）が心電図を読み取ることで、急性心筋梗塞などにカテーテル治療が必要かどうか瞬時に判断できる技術を開発したと発表。

開発したのは、慶應大学医学部内科学教室（循環器）の佐野元昭 准教授、後藤信一助教授らの研究チーム。

心疾患（心臓病）は、素早い処置が求められます。

この技術が実用化されて治療までの時間を短縮できれば、心臓の機能低下を最小限に抑えられると期待されています。

成果論文は、アメリカの科学誌「プロスワン（電子版）」に掲載されています。

この技術は、

「実際にカテーテル検査を行い、冠動脈を広げる治療を緊急で行ったかどうか」を正解として、ＡＩに心電図を学習させたもので、これに新しい心電図を与えるとカテーテル治療の要否が瞬時に判定されます。

つまり、これまで経験を積んだ循環器内科医がカテーテル検査を含めた様々な情報を総合的に判断していたことを、この技術によって心電図が1枚あれば80%以上の確率で再現できることになります。

「心疾患（心臓病）」は、日本人の死亡原因の２位で、冠動脈が完全に詰まってしまう急性心筋梗塞の場合、死亡したり、助かったとしても予後が悪かったりします。

血流を取り戻すためには血管にカテーテルという細い管を入れる治療が必要ですが、リスクもあるので、胸の痛みを訴える人すべてに出来るわけではありません。

急性心筋梗塞などの急性冠症候群は、血管が詰まって血流が止まり、心筋の壊死が進行していきます。

これを治療するには、

一刻も早い心電図による診断と処置の決定が必要とされ、詰まっている血管に対して、いかに早くカテーテル治療を行って血流を再開させるかが重要。

現在、カテーテル治療が必要かどうかは、心電図のほかに血液検査や超音波検索などの結果を専門医が総合的に判断していますが、

医師の診断能力にはバラつきが大きく、

また、現在の心電計に搭載されている心電図自動解析の精度も満足のいくものではないという課題があります。

手足などの動脈から心臓近くまで細い管を挿入して患部画像を映し出すカテーテル検査は、

リスクが高く、胸痛を訴える患者にやみくもに行うことはできません。

一方で、医師が病歴や様々な検査結果を勘案して総合的に診断するには非常に時間がかかるため、血流再開が遅くなってしまうという欠点がある。

今回、同大内科学教室（循環器）の佐野元昭准教授と後藤信一助教らのグループは、過去10年間に慶応大学病院の救急外来を受診した患者から約4万人の心電図データを活用して、

カテーテル治療をした人とそうでない人の心電図をＡＩに学習させた結果、

80％以上の精度で１枚の心電図からカテーテル治療の要否をすぐに判定できるようになりました。

研究チームは、この技術を心電計に搭載することにより、緊急的なカテーテル治療の必要性を即時的に判定し医師に提案することが可能になるとしています。

ＡＩが心電図の波形のどこを見て判断しているかまでは分かっていません。

後藤信一助教授は、

「心臓病の治療は早ければ早い方がよい。実用化されれば少なくとも１時間ほど治療開始までを短縮できる可能性がある」

また、医師が診断する際も、併用することで見落としを防げると話しています。

心電図は、受診すればすぐに検査できて、結果は数分以内に得られます。

この技術を心電計に搭載することによって、カテーテル治療の必要性を迅速かつ正確に自動判断し、医師に提案することが可能となります。

本成果は、日本人死因第2位の心疾患（心臓病）による死亡を減少させ、健康寿命の延長にも貢献できると期待されています。