成人先天性心疾患における拡張期機能不全の人工知能搭載心電図：新規リスク層別化ツール

科学分野:

• 循環器病学
• 医用人工知能
• 医療診断

背景:

• 成人先天性心疾患（ACHD）における拡張期機能の評価は、複雑な患者の解剖学的構造と多様な生理学的特性のために、課題を提示する。
• 心エコー検査は標準であるが、ACHD患者では限界がある可能性がある。

研究 の 目的:

• ACHD患者における拡張期機能不全の分級のための人工知能搭載心電図（AI搭載心電図）モデルを評価すること。
• AI搭載心電図分級と心エコー検査、侵襲的血行動態データ、および臨床転帰との相関を評価すること。

主な方法:

• メイヨー・クリニックACHDレジストリ（2000-2023年）からの6,741人のACHD患者の後ろ向き解析。
• 検証済みのディープニューラルネットワークを使用して、最も早期の心電図からAI搭載心電図拡張期分級（0-3）を割り当てた。
• 様々な統計的手法を用いて、心エコー検査、血行動態、および死亡率との関連を評価した。

主要な成果:

• より高いAI搭載心電図拡張期分級は、年齢、CHDの複雑性、併存疾患、およびN末端プロB型ナトリウム利尿ペプチドレベルの上昇と相関した。
• AI搭載心電図による圧力推定は、心エコー検査によるストレイン測定と相関を示した。
• 右房圧および肺動脈楔入圧を含む侵襲的血行動態は、AI搭載心電図分級の上昇とともに増加した。
• 拡張期分級2および3は、死亡率を独立して予測した（ハザード比1.38-1.63）。
• AI搭載心電図モデルは、肺動脈楔入圧の上昇に対して良好な識別能を示した（AUC 0.74）。

結論:

• AI搭載心電図拡張期分級は、ACHDにおける確立された心臓充満圧測定値と強く相関する。
• AI搭載心電図モデルは、この集団における死亡率の独立した予測因子として機能する。
• AI搭載心電図分級は、ACHD患者におけるリスク層別化のための有望でスケーラブルかつ非侵襲的なツールである。