急性冠症候群におけるECG解釈のための人工ニューラルネットワーク：スコーピングレビュー
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Artificial neural networks for ECG interpretation in acute coronary syndrome: A scoping review
雑誌名：Am J Emerg Med. 2024 Sep; 83: 1-8.
概 要：
このレビューは、急性冠症候群（ACS）患者における心電図（ECG）の解釈に人工ニューラルネットワーク（ANN）を活用する可能性を探ります。ECGはACSの診断に重要ですが、STEMI基準の感度が低く、評価者間の信頼性が乏しいという限界があります。新たなECG特徴が早期の急性冠動脈閉塞（ACO）診断の改善に寄与する可能性がある一方で、その複雑さが普及を妨げています。ANNの統合は、診断精度の向上とECG解釈の信頼性問題の解決に寄与する可能性があります。
方 法：
Ovid MEDLINE、CINAHL、EMBASE、Cochrane、PubMed、Scopusを2023年12月8日まで検索し、関連文献の灰色文献や参考文献リストも調査しました。急性冠症候群のECG解釈にANNを使用した研究を報告している記事を対象としました。
結 果：
合計244件の文献が得られ、重複を除去し関連性のない記事を除外した結果、14件が分析対象となりました。使用されたANNモデルの種類や評価された結果に大きな異質性があり、直接比較は困難でしたが、ANNは評価された結果において医師の解釈よりも高い精度を示しました。この結果は専門分野や経験年数に依存しないことが確認されました。
結 論：
急性冠症候群が疑われる患者におけるECGの解釈にANNを使用することは、ヒトの解釈者やコンピュータアルゴリズムと比較して正確であり、潜在的に優れている可能性があります。これはさまざまなANNモデルや結果変数において一貫しているようです。今後の研究では、迅速かつ正確な診断が患者にとって重要な再灌流療法への迅速なアクセスをもたらすACO患者におけるANN解釈の強調が求められます。