非心臓手術における術前心臓検査のためのマルチタスクAIベースの心電図ツール
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年6月18日
タイトル：Multitask Artificial Intelligence-Based Electrocardiogram Tool for Preoperative Cardiac Testing in Noncardiac Surgery: Retrospective Cohort Study of Health Care Utilization and Costs
雑誌名：J Med Internet Res. 2026 Jun 17; 28: e90099. doi: 10.2196/90099.
概 要：
この研究は、非心臓手術における術前の心血管リスク層別化において、AIを活用した心電図（ECG）が低リスクの外科候補者を特定し、低収益の術前心血管検査を減少させ、関連コストを削減できるかを評価することを目的としています。従来の検査は過剰に使用され、コストが増加する一方で、結果の改善には寄与しないことが多いです。
方 法：
2020年から2021年にかけて、ソウル国立大学分院病院で非心臓手術を受けた41,218人の患者（46,135のECG-手術ペア）を対象に後ろ向き分析を行いました。AI-ECGアルゴリズムは心臓疾患の確率スコアを生成し、症例を低リスクまたは高リスクに分類しました。主要評価指標は、30日間の全死因死亡率と計画外経皮的冠動脈介入の合成結果でした。
結 果：
AI-ECGは92.3%（42,599/46,135）の症例を低リスクと分類し、合成結果率は低リスク症例で0.2%（79/42,599）、高リスク症例で2.9%（101/3536）でした。術前心血管検査は11.8%（5458/46,135）の症例で実施され、陽性所見はわずか16.3%（892/5458）でした。AI-ECG低リスク症例では、イベント率は低く（0.2%-0.4%）、高リスク症例では高い（2.6%-3.4%）ことが示されました。
結 論：
この後ろ向きコホート研究において、マルチタスクAI-ECGは術後合併症のリスクが低い外科候補者を特定し、先進的な心血管検査の診断収益が低いことを示しました。AI-ECGと従来のリスクツールを統合することで、リソースの最適化と重複検査の最小化が期待されます。AI-ECGをスクリーニングツールとしての臨床的および経済的利益を確認するためには、前向き研究が必要です。