[3H1-OS-10a] 人工知能を駆使した疾患動態研究

[3H1-OS-10a-03] １誘導心電図から心不全判定を行うＡＩモデルを用いた大規模臨床研究

〇荷見 映理子¹、陳 瑩^1,3、宮本 寿美江²、藤生 克仁^1,2 (1. 東京大学医学部附属病院　循環器内科、2. 東京大学大学院医学系研究科　先進循環器病学講座、3. SIMPLEX QUANTUM株式会社)

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キーワード：Ⅰ誘導心電図心電図、心不全

本研究は、スマートウォッチを用いた心不全検出システムの開発を目的とした大規模臨床研究である。Apple Watchの1誘導心電図データからAIモデルにより心不全の重症度（HF-index）を判定し、専用アプリ経由で取得した身体活動量と併せて心不全を検出した。4173人のデータ解析の結果、HF-indexのみを用いた心不全検出精度は感度62.7％、特異度59.2%、陽性的中率23.8%陰性的中率　88.6%であったが、医療従事者の評価を加えることで新規心疾患または心不全増悪の検出精度は感度95.2％、特異度99%、陽性的中率60.6%、陰性的中率　99.9%に向上した。本研究により、スマートウォッチとAIを活用することで、新規心疾患および心不全増悪を高精度に検出できる可能性が示された。