AI技術で心臓の音を解析！心不全診断の新たな可能性を開く

AI技術がもたらす心不全の新たな未来

近年、高齢化が進行する日本において心不全の患者数が増加しています。この病は、心臓が血液を効果的に循環させることが困難になるため、特に高齢者にとって深刻な影響を与えます。心不全の早期発見と治療は、患者の予後を大きく左右するため、革新的な診断技術が求められています。

このような背景の中、AMI株式会社と熊本大学大学院生命科学研究部の研究グループは、心臓の音や心電図を用いてAIが心臓の状態を迅速かつ正確に診断する新しい技術を開発しました。この研究成果は、令和7年6月17日に医学専門誌「Circulation Journal」に掲載され、多くの期待を集めています。

新技術の概要

AMI社が開発した「心音図検査装置AMI-SSS01シリーズ」を使うことで、心音と心電図を同時に測定することが可能です。このポータブルデバイスにより、わずか8秒という短時間でBNP（B型ナトリウム利尿ペプチド）の値を推定することができる技術が確立されました。従来の方法と比較して、患者にかかる身体的及び時間的負担を大幅に軽減できる点が大きな特長です。

この新しいAIモデルは「深層学習（ディープラーニング）」を基にしており、これまでの診断と比べてより迅速かつ正確な情報を提供することが期待されます。

心不全診断における課題

心不全の診断は、血液検査や画像検査に頼ることが一般的ですが、これには時間がかかり、また患者にとっても負担が大きいという問題があります。特に、BNPやNT-proBNPを測定する血液検査は、結果が得られるまでに時間がかかるため、早急な診断が必要なケースでは不便です。

今回の研究では、BNPを迅速に予測するための新モデル「eBNPモデル」が開発され、その性能が検証されました。モデルの訓練には1,035人の患者のデータが使用され、様々な機械学習技術を適用して精度の向上を図っています。

研究成果と評価

eBNPモデルは、外部のデータセットにおいても優れた結果を示しました。特に、BNP値が100pg/mL以上の患者を高い精度で見分ける能力が評価され、感度は84.3%、特異度は82.9%という結果を残しました。これは、実際の医療現場においても高い精度が期待できることを示しています。

さらに興味深い点は、背景音がモデルの予測に与える影響についても調査が行われました。通常の臨床環境での会話程度の音があったとしても、モデルの性能にはほぼ影響を及ぼさないことが確認されました。そのため、この技術は実際の診療現場で使いやすいといえます。

未来への展望

この新しい診断技術が広く普及することで、心不全の早期発見や在宅での簡易モニタリングが現実のものとなります。軽度の心不全が発見されれば、早期に適切な治療が行えるため、患者の生活の質を向上させることが可能です。今後は、体格や腎機能、心房細動といった因子を考慮した更なる精度向上に向けての研究が進められる予定です。

心不全診断におけるこの革新的な技術は、患者ケアの未来を大きく変える可能性を秘めています。AIを活用した新しい診断法の実用化が進むことで、多くの人々が恩恵を受けることでしょう。心臓の音を解析することで病気の早期発見が期待されるこの取り組みには、今後も注目していきたいと思います。