順天堂大、AMIと心機能低下の検出AIを検証 6施設964人で感度86.3％

順天堂大学は11月12日、医療機器開発スタートアップのAMI（鹿児島・鹿児島市）と、心音と心電図から心臓の収縮機能低下を検出する技術「AI聴診」の性能を検証したと発表した。デジタル聴診器の記録をAI（人工知能）で解析し、AIが学習していない6施設964人のデータで高い識別性能を示した。両者は新技術で、心エコー検査が必要な患者を見極め、心不全の早期発見につなげることを目指す。

研究では、心臓の左心室から血液を送り出す力が低下した「左室収縮機能障害」の検出性能を確かめた。AIモデルは、深層学習の「Transformer（トランスフォーマー）」と「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」を組み合わせて構築した。

まず、国内の複数の医療機関で、診療上の必要から心エコー検査を受ける20歳以上の患者を登録した。次に、AMIの心音図検査装置「Cardio-EGG（カルディオ・エッグ）」を使い、胸の4カ所で心音と単誘導心電図を各8秒間同時に記録した。

判定は、心エコー検査で、左心室が1回の収縮で送り出す血液の割合を示す「左室駆出率（LVEF）」が40％以下の場合を、「機能障害あり」とした。

その後、AIに2359人のデータを学習させ、開発に使用していない別の6施設964人のデータで外部検証した。

外部検証では、病気の有無を見分ける性能の指標「AUC」が0.904だった。「AUC」は1に近いほど識別性能が高いことを示す。

実際に機能低下がある人を正しく検出する感度は86.3％、機能低下がない人を正しく見分ける特異度は74.2％だった。また、AIが機能低下の可能性が低いと判定した人のうち、実際に低下がなかった割合を示す陰性的中率は98.5％だった。

外部検証の対象者から選んだ100人の記録では、AIの正確度は82％で、循環器専門医7人の多数決による判定の正確度62％を統計学的に有意に上回った。ただし、AIは心音と心電図、専門医は心音のみを使って判定しており、利用した情報は異なる。

研究は、順天堂大大学院医学研究科循環器内科学の佐藤瑛一郎大学院生、鍵山暢之准教授、南野徹教授らが行った。今回のAIモデルは研究段階で、薬事承認は取得していない。

順天堂大では、主に専門施設で心エコー検査が必要と判断された患者を対象に今回の研究を行った。そのため、無症状の人を対象とした健診での有用性や、「AI聴診」が患者の予後や診療効率を改善するかは今後の検証課題としている。また、ほかの検査との組み合わせも含め、実際の診療での有用性を確かめる考え。