急性心不全患者における予後予測のための人工知能に基づく心電図バイオマーカー：前向きコホート研究
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-Based Electrocardiographic Biomarker for Outcome Prediction in Patients With Acute Heart Failure: Prospective Cohort Study
雑誌名：J Med Internet Res. 2024 Jul 03; 26: e52139.
概 要：
本研究は、急性心不全（HF）患者における予後予測のために、印刷された心電図（ECG）を分析する人工知能（AI）アルゴリズムの有用性を検討しました。心不全のバイオマーカーは存在しますが、臨床での使用は高コストや入手困難に制約されています。韓国の2つの三次医療機関で収集されたデータを用いて、深層学習システム「Quantitative ECG（QCG）」を用いて基準ECGを分析しました。
方 法：
急性心不全患者の前向きに収集されたデータを遡及的に分析しました。QCGは、ショック、心停止、左心室駆出率（LVEF）の低下などの緊急臨床状態を検出するように訓練されています。
結 果：
1254人の患者のうち、53人（4.2%）が入院中に心臓死を経験しました。心臓死患者のQCGスコアは生存者よりも有意に高く（平均0.57 vs 0.29, P<.001）、QCG-Criticalスコアは入院中の心臓死の独立した予測因子でした。長期フォローアップでは、QCG-Criticalスコアが高い患者は低い患者よりも死亡率が高かった（調整ハザード比2.69, P<.001）。
結 論：
急性心不全患者におけるQCG-Criticalスコアを用いた予後予測は実現可能であり、このAIベースのECGスコアは新たなバイオマーカーとなる可能性があります。