死亡率および心血管リスク推定のための人工知能対応心電図：モデル開発と検証研究
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Artificial intelligence-enabled electrocardiogram for mortality and cardiovascular risk estimation: a model development and validation study.
雑誌名：Lancet Digit Health. 2024 Nov; 6(11): e791-e802.
概 要：
本研究では、人工知能（AI）を活用した心電図（ECG）を用いて、将来の疾病や死亡リスクを予測するためのAI-ECGリスク推定プラットフォーム（AIRE）を開発しました。従来のモデルは個々の患者レベルでの実行可能性や説明可能性が欠けていました。AIREは、1,163,401件のECGデータを用いて、個別の生存曲線を生成し、死亡リスクと死亡までの時間を予測します。米国、ブラジル、英国の5つの異なるコホートで検証されました。
方 法：
AIREプラットフォームは、ベス・イスラエル・ディーコネス医療センター（BIDMC）のデータセットを用いて開発され、189,539人の患者から得られた1,163,401件のECGを深層学習と離散時間生存モデルで解析しました。AIREは、米国、ブラジル、英国の5つの多様なコホートで検証されました。
結 果：
AIREは、全死因死亡リスクを正確に予測し（BIDMC C-index 0.775）、将来の心室性不整脈（C-index 0.760）、動脈硬化性心血管疾患（C-index 0.696）、心不全（C-index 0.787）についても高い予測精度を示しました。また、心臓の構造や機能の変化、心臓構造に関連する遺伝子、老化、生理的代謝症候群に関連する生物学的経路を特定しました。
結 論：
AIREは、実行可能で説明可能かつ生物学的に妥当なAI-ECGリスク推定プラットフォームであり、短期および長期のリスク推定において、世界中のさまざまな臨床環境での使用が期待されます。