ポイントオブケア心エコーによる未認識心筋症のAIガイド検出：多施設研究
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Artificial intelligence-guided detection of under-recognised cardiomyopathies on point-of-care cardiac ultrasonography: a multicentre study.
雑誌名：Lancet Digit Health. 2025 Feb; 7(2): e113-e123.
概 要：
本研究は、ポイントオブケア心エコー（POCUS）を用いて未診断の心筋症をスクリーニングするための人工知能（AI）モデルを開発し、評価することを目的としています。心エコーはベッドサイドや地域での心臓画像診断を可能にしますが、プロトコルの短縮や質のばらつきが課題です。290,245件の心エコー動画を用いて、AIモデルを訓練し、独立したコホートでその診断性能を検証しました。
方 法：
本研究は、290,245件の心エコー動画を用いたコホート研究です。Yale-New Haven Health System（YNHHS）およびMount Sinai Health System（MSHS）の緊急科で行われたPOCUSを受けた患者を対象に、AIモデルを開発しました。主要評価指標は、心筋症の診断精度で、受信者動作特性曲線（AUROC）を用いて評価しました。
結 果：
2023年11月1日から2024年3月28日までに、YNHHSで33,127人、MSHSで5,624人の患者を特定しました。AIは、心筋症のスクリーニングにおいて、YNHHSでのAUROCが0.903、MSHSでのAUROCが0.890を達成しました。心筋症の診断前にAI-POCUSによる陽性スクリーニングが行われたケースもあり、AIモデルは心筋症のリスクを高めることが示されました。
結 論：
AIフレームワークは、シンプルなPOCUS取得を通じて未認識心筋症のスクリーニングを可能にし、臨床現場での応用が期待されます。これにより、心筋症の早期発見と患者ケアの向上が見込まれます。