講演情報
[T46]AI 心電計FCP-9900Ai による隠れ心房細動の早期発見
関羽 康弘, 山谷 弘樹, 呉 弘敏, 後藤 貴文 (フクダ電子㈱開発本部 イノベーション推進部)
心房細動は，脳梗塞や心不全などの重大な合併症リスクを伴うことから早期発見が望まれる不整脈疾患であり，本邦での患者数は約100 万人と推定されている．心房細動の確定診断には発症時の心電図記録が必要であるが，発作性または無症候性の心房細動は，標準12 誘導心電図検査だけでは捉えきれずに見過ごされてしまう場合がある．このような心電図検査で捉えきれない症例，いわゆる「隠れ心房細動」は，既診断の心房細動患者数と同程度存在すると推定されており，これらの潜在患者に確定診断を付けることは循環器医療におけるアンメットニーズとされている．
このような背景から，我々は国産初となるAI 解析機能付き心電計（販売名：カーディマックスFCP-9900Ai システム）を開発した．本心電計は，洞調律時の12 誘導心電図から，波形の微細な特徴をAI 解析によって抽出し，患者の自覚症状の有無にかかわらず，過去２年以内の隠れ心房細動リスクを推定する機能を有する．心電計に搭載したAI モデルは，複数施設で収集した約3,000 件の洞調律の12 誘導心電図を学習データとして構築しており，AUC0.80，感度72.3％，特異度77.7％の性能で，隠れ心房細動のリスクを推定することができる．また，単に陽性と陰性の２クラスに分類するのではなく，AI モデルから出力される確率に応じて４段階に分類することで，リスクの強さや確からしさを可視化し，より信頼性の高いリスク推定を実現した．さらに，独自の技術によりAI モデルを軽量化することで心電計単体での解析処理を可能にし，通常の心電図検査のワークフローの中でリアルタイムなリスク推定が可能な点も特徴である．
本心電計は，ホルター心電図検査と組み合わせて活用することで，発症時の心電図記録がないために見過ごされてきた「隠れ心房細動」の検出率向上に寄与する革新的なツールであると考える．AI 心電計が心房細動の早期発見に貢献し，合併症の予防に資することを期待したい．
このような背景から，我々は国産初となるAI 解析機能付き心電計（販売名：カーディマックスFCP-9900Ai システム）を開発した．本心電計は，洞調律時の12 誘導心電図から，波形の微細な特徴をAI 解析によって抽出し，患者の自覚症状の有無にかかわらず，過去２年以内の隠れ心房細動リスクを推定する機能を有する．心電計に搭載したAI モデルは，複数施設で収集した約3,000 件の洞調律の12 誘導心電図を学習データとして構築しており，AUC0.80，感度72.3％，特異度77.7％の性能で，隠れ心房細動のリスクを推定することができる．また，単に陽性と陰性の２クラスに分類するのではなく，AI モデルから出力される確率に応じて４段階に分類することで，リスクの強さや確からしさを可視化し，より信頼性の高いリスク推定を実現した．さらに，独自の技術によりAI モデルを軽量化することで心電計単体での解析処理を可能にし，通常の心電図検査のワークフローの中でリアルタイムなリスク推定が可能な点も特徴である．
本心電計は，ホルター心電図検査と組み合わせて活用することで，発症時の心電図記録がないために見過ごされてきた「隠れ心房細動」の検出率向上に寄与する革新的なツールであると考える．AI 心電計が心房細動の早期発見に貢献し，合併症の予防に資することを期待したい．