ポイント
- 携帯型心電計で計測される単一誘導心電図を用いて、心不全を検出する人工知能（ＡＩ）システムを開発しました。
- 心電図データから、ＡＩにより心不全の重症度を数値化する独自の指標を構築しました。
- 本ＡＩモデルを用いることで、自宅での心不全の悪化を早期に発見し、迅速な医療対応につながる可能性が臨床研究により示されました。
東京大学 大学院医学系研究科 先進循環器病学の荷見 映理子 特任研究員、藤生 克仁 特任教授らの研究グループは、ＳＩＭＰＬＥＸ ＱＵＡＮＴＵＭ株式会社と共同で、人工知能（ＡＩ）を活用した新しい心不全の早期検出システムを開発しました。本システムは、単一誘導心電図データのみから、心不全の重症度を高精度（９１．６パーセント）で分類できることを実証しました。
これにより、従来、植込み型心臓電気デバイス（ＣＩＥＤ）に依存していた心不全の在宅モニタリングが、スマートウォッチを含む携帯型心電計で計測できる単一誘導心電図データのみを用いてできるようになり、心不全の進行を早期に検出することが可能になりました。さらに、ＡＩによる独自の「ＨＦ（Ｈｅａｒｔ ｆａｉｌｕｒｅ）インデックス」を開発し、心不全の重症度を数値化する新たな指標を確立しました。このようなアプローチによる心不全のリアルタイム評価システムの報告はこれまでになく、心不全管理のより良い医療を提示するものです。
本システムの導入により、心不全患者さんは自宅で簡便に病状をモニタリングできるようになるため、再入院のリスク低減や早期の治療介入につながります。さらに、遠隔医療の発展や、心不全管理の効率化や患者さんの生活の質向上にも寄与することが期待されます。
本研究成果は、日本時間２０２５年４月２４日に循環器領域の国際的な学術誌「Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ」に掲載されます。
本研究は、科学技術振興機構（ＪＳＴ） ムーンショット型研究開発事業（目標２：２０５０年までに、超早期に疾患の予測・予防をすることができる社会を実現）「恒常性の理解と制御による糖尿病および併発疾患の克服」（課題番号：ＪＰＭＪＭＳ２０２３）の支援により実施されました。
＜プレスリリース資料＞
- 本文 ＰＤＦ（６６７ＫＢ）
＜論文タイトル＞
- “Heart failure monitoring with a single-lead electrocardiogram at home”
- ＤＯＩ：10.1016/j.ijcard.2025.133203
＜お問い合わせ先＞
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