心電図を用いた生物学的年齢による加齢関連疾患のリスク評価の再分類
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Reclassification of the conventional risk assessment for aging-related diseases by electrocardiogram-enabled biological age
雑誌名：NPJ Aging. 2025 Feb 06; 11(1): 7.
概 要：
本研究では、健康な成人を対象にしたAI対応の心電図（ECG）モデルを開発し、心電図生物学的年齢（ECG-BA）を予測しました。このECG-BAは、健康な成人において年齢（CA）との強い相関を示し、潜在的な疾患を持つ成人における加齢関連疾患の発症予測を大幅に向上させました。特に心血管疾患や脳卒中、冠動脈疾患、末梢動脈閉塞症、心筋梗塞、アルツハイマー病、変形性関節症、がんなどの予測において強力な予測力を示しました。CAと組み合わせることで、ECG-BAは診断精度とリスク分類を21%向上させ、特にがん予測において顕著な改善をもたらしました。この研究は、ECG-BAがCAの有効な補完手段であることを検証し、加齢関連疾患のリスク評価の精度向上に寄与することを示唆しています。
方 法：
この研究は、健康な成人を対象にしたコホート研究で、AIを用いた心電図モデルを開発しました。ECG-BAは、年齢との相関を基に、加齢関連疾患の発症予測においてCAと組み合わせて使用されました。主要評価指標は、診断精度の向上率（21%）と疾患発症予測の誤分類率の低下です。
結 果：
ECG-BAは、CAと組み合わせることで診断精度を21%向上させ、特にがん予測において顕著な改善を示しました。心血管疾患やその他の加齢関連疾患の発症予測においても強い予測力を発揮しました。
結 論：
ECG-BAは、加齢関連疾患のリスク評価を精密化する有効な手段であり、予防医療戦略の向上に寄与する可能性があります。これにより、患者のアウトカム改善が期待されます。