近年、AI診療技術は進歩の一途を辿っている。2045年には最も高度な技術が求められる外科医でさえも、AIに追い抜かれると予想されている。

そんななか、米国のスタンフォード大学では、高い確率で不整脈を検出可能な深層学習アルゴリズムを開発中だ。

・約3万名の心臓鼓動データを学習

まず、米国のECGメーカー、iRhythm社のウェアラブルデバイスを約3万名の患者に装着してもらい、心臓の鼓動を30秒間計測。日中の活動に関する調査を並行して実施した。

2週間にわたる臨床試験の後、ウェアラブルデバイス上に記録された膨大な量のデータを収集。そのデータを機械に繰り返し学習させつつ、深層学習アルゴリズムを構築した。

・ほぼすべての不整脈を網羅

この深層学習アルゴリズムは心電図からのシグナルを基に、合計14タイプの不整脈をすでに学習済みだ。

現時点では、ほぼすべての不整脈が循環器専門医と同程度あるいはそれ以上の正確さで診断可能であることが確認されている。

今後は人間の循環器医師により見落とされがちな不整脈に焦点を当て、未知の領域に挑んでいく。

多忙な毎日を送る循環器専門医の強力な助っ人として、患者のQOLの改善に貢献可能なアイテムとして、将来の循環器医療の中枢を担っていくことが約束されている。

Stanford University