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：2025年10月23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：
この研究は、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。心不全患者のデータを用いて、深層学習システム「Quantitative ECG（QCG）」を活用し、心停止や左室駆出率（LVEF）の低下などの緊急臨床状態を検出しました。結果として、QCGスコアが心不全患者の予後を予測する新たなバイオマーカーとなる可能性が示されました。
方 法：
この研究は、韓国の2つの三次医療機関で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。基準となるECGは、QCGシステムを用いて分析され、ショック、心停止、LVEFの低下を検出するように訓練されました。
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-Criticalスコアは生存者よりも有意に高く（平均0.57 vs 0.29、P<.001）、年齢、性別、併存疾患、心不全の原因/タイプ、心房細動、QRS拡大を調整後も心臓死の独立した予測因子であることが示されました。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いことが確認されました（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に基づくECGスコアが新たなバイオマーカーとなる可能性が示されました。