AIを用いた心電図からの構造的心疾患の検出
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Detecting structural heart disease from electrocardiograms using AI
雑誌名：Nature. 2025 Aug; 644(8075): 221-230.
概 要：
この研究は、構造的心疾患の早期発見を目的としたAIモデル「EchoNext」を紹介しています。従来の心エコー検査のコストやアクセスの制限に対処するため、100万件以上の心拍リズムと画像記録を用いて訓練されました。このモデルは、内部および外部の検証において高い診断精度を示し、心疾患の診断において心臓専門医を上回る性能を発揮しました。また、異なる医療環境や人種・民族グループにおいても一貫した性能を示しました。臨床試験では、以前に心臓画像検査を受けていない患者において、未診断の心疾患を成功裏に特定しました。これにより、AIが心疾患スクリーニングのアクセスを拡大する可能性が示唆されました。
方 法：
この研究は、1,000,000件以上の心拍リズムと画像記録を用いた深層学習モデルの開発に基づいています。モデルは、多様な健康システムからのデータを使用して訓練され、内部および外部の検証を通じて評価されました。臨床試験では、以前に心臓画像検査を受けていない患者を対象に、モデルの診断精度が評価されました。
結 果：
EchoNextモデルは、心疾患の診断において高い精度を示し、心臓専門医の評価を上回る結果を得ました。異なる医療環境や人種・民族グループにおいても一貫した性能を発揮し、臨床試験では未診断の心疾患を特定することに成功しました。
結 論：
AIモデル「EchoNext」は、構造的心疾患の検出において高い精度を持ち、心疾患スクリーニングのアクセスを拡大する可能性があることが示されました。モデルの重みと大規模な注釈付きデータセットが公開され、さらなる開発と透明性が促進されることが期待されます。