AMIと熊本大学の両者は、心音と心電図を同時に測定できるAMI製のポータブルデバイス「心音図検査装置AMI-SSS01」シリーズと深層学習(AI)を組み合わせ、わずか8秒間で心臓の状態を推定できる新技術を開発したと、7月24日に共同発表した。

同成果は、AMIと熊本大大学院 生命科学研究部 循環器内科学の石井正将講師、同・辻田賢一教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、日本循環器学会の機関学術誌「Circulation Journal」に掲載された。

世界でトップクラスの高齢化が進む日本では、心不全が増加傾向にある。厚生労働省が発表した2014年の「人口動態統計月報年計(概数)の概況」によると、死亡総数127万3,020人のうち、高血圧を除く心疾患による死亡は19万6,760人(全体の15.5%)で、このうち心不全は7万1,612人(心疾患中最多の約36.4%)だった。しかし、同省の2024年の同資料によれば、死亡総数160万5,298人中、高血圧を除く心疾患は22万6,277人(全体の14.1%)を占め、心不全はその中で9万8,790人(心疾患中最多の約43.7%)であり、人数が増加している。

心不全とは、心臓が体に必要な血液を送れなくなる状態を指す。特に高齢者に多く、再入院や死亡率の高さが問題となっている。早期発見と適切な治療が重要となるが、これまでの診断方法には課題があった。中でも、心不全診断に用いられる主要なバイオマーカー「BNP」や「NT-proBNP」などを測定する血液検査は時間がかかることに加え、患者にとって負担が大きいものだった。

そこで研究チームは今回、BNPの血中濃度を予測する新モデル「eBNPモデル」の性能評価のため、複数の病院で前向き観察研究を実施し、同モデルの性能を新たなデータを使って検証することにした。

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（波留久泉）

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