Downcodes の編集者は、雑誌「The Lancet」に掲載された最新の研究で、AIRE と呼ばれる新しい人工知能強化心電図 (ECG) モデルが導入されていることを知りました。このモデルは、患者の病歴と画像結果を使用して、死亡率と心血管疾患（CVD）のリスクを正確に予測し、臨床医に個別の医療アドバイスを提供し、心血管疾患のリスク評価と予防に革命をもたらすことが期待されています。
画像出典注：画像はAIにより生成され、画像認証サービスプロバイダMidjourney
AIRE モデルの開発では、さまざまな患者グループからの大量のデータを使用して、時間的物理的合理性と解釈可能性の点で以前のモデルの欠点を克服し、予測結果が正確であるだけでなく、臨床実践における特定のアクションをサポートできるようになりました。この研究では、AIRE が全死因死、心室性不整脈、アテローム性動脈硬化性心血管疾患、心不全のリスクを予測でき、短期および長期のリスク評価の両方において従来の AI モデルを上回っていることが判明しました。
心電図は、患者の胸、腕、脚に電極を設置して心臓の電気活動を非侵襲的に評価する方法です。 ECG テクノロジーは何世紀も前から存在していますが、コンピューターの処理能力と予測機械学習モデルの最近の進歩により、この分野に新たな希望がもたらされています。心血管疾患や死亡リスクの予測に AI を適用する研究がいくつか行われていますが、実用化はまだまれです。
この研究では、単なる固定時間のリスク評価ではなく、個別の生存曲線予測を提供できる 8 つの AIRE モデルを開発しました。研究データは、米国のベス・イスラエル・ディーコネス医療センターやブラジルのサンパウロ・ミナス・ジェライス熱帯医学研究センターなど、複数の地理的場所の臨床情報源から得たものです。 AIRE モデルは、残差ブロック畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャを組み込むことにより、参加者の死亡と追跡不能を考慮した患者固有の生存曲線を作成します。
研究結果は、AIRE が、特に心血管疾患の家族歴のない参加者において、調和値 0.775 で全死因死亡を正確に予測できること、また、AIRE が心不全イベントを効果的に予測できることを示しています。さらに、AIRE は民生用デバイスなどのシングルリード ECG データを使用する際の安定性を実証しており、家庭での心血管疾患リスクモニタリングの可能性を広げます。
研究チームは、AIREプラットフォームは予測精度の点で従来の人間の専門家の判断を上回っているだけでなく、世界中の臨床応用の基礎を築くものであると述べた。このプラットフォームは、さまざまな集団に対してパーソナライズされた心血管疾患のリスク予測を提供するために、一次および二次医療で広く使用されることが期待されています。
AIRE モデルの出現は、心血管疾患の予測と予防に新たな幕開けをもたらし、その精度と解釈可能性により、臨床現場での応用可能性が大きくなり、世界中のより多くの患者に恩恵をもたらすことが期待されています。 Downcodes の編集者は、AIRE モデルが将来的にさらに改善され、より健全な世界の構築に貢献できることを期待しています。