ポイント
- 血液検査を行わずに、健診などで行われる一般的な心電図検査のデータを用いて糖尿病予備群を高精度に発見することができる新たなAIモデルの構築に成功しました。
- 腕時計型ウェアラブル端末で記録される心電図に相当する心電図（I誘導心電図）でも同様の精度が得られることを確認し、日常生活でのスクリーニングへの応用可能性を示しました。
- この技術により、「いつでも・どこでも・誰でも」糖尿病予備軍を検出できる新しい予防医療の形が実現可能となり、糖尿病の早期発見・発症予防に大きく貢献することが期待されます。
東京科学大学（Science Tokyo） 大学院医歯学総合研究科 分子内分泌代謝学分野（糖尿病・内分泌・代謝内科）の小宮 力 講師、兼田 稜 大学院生、山田 哲也 教授、同 AIシステム医科学分野の古賀 大介 研究員（現・佐賀大学 助教）、大野 聡 講師、清水 秀幸 教授らの研究チームは、東北大学 大学院医学系研究科 糖尿病代謝・内分泌内科学分野の片桐 秀樹 教授との共同研究により、健診などで実施されている一般的な心電図検査のみで糖尿病予備群を発見することができる新たなAIモデル「DiaCardia」の構築に成功しました。
さらに、腕時計型ウェアラブル端末で計測される心電図に相当するＩ誘導心電図を用いても、糖尿病予備群を発見できました。
本研究成果を発展させることにより、健診や病院で血液検査を行わなくても、いつでも・どこでも・誰でも糖尿病予備群を見つけることができ、糖尿病の予防に役立つことが期待されます。
本成果は、2025年11月11日（現地時間）付でBMC社（Springer Natureグループ）が刊行する国際学術誌「Cardiovascular Diabetology」に掲載されました。
本研究は、科学技術振興機構（JST）のムーンショット型研究開発事業（JPMJMS2023）による支援を受けました。
＜プレスリリース資料＞
- 本文 PDF（2.05MB）
＜論文タイトル＞
- “Artificial Intelligence Identifies Individuals with Prediabetes Using Single-Lead Electrocardiograms”
- DOI：10.1186/s12933-025-02982-4
＜お問い合わせ先＞
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