AI聴診器は心臓病患者の命を救い、米国食品医薬品局によって承認されました

米国食品医薬品局 (FDA、以下食品医薬品局) は、医師が心臓弁膜症を正確に検出できるようにするために、デジタル聴診器に導入された初の AI アルゴリズムを承認しました。

心臓弁膜症は、心臓の弁が適切に機能しない場合に発生します。弁が正常に開閉できなくなるため、全身への血液の送り出しに影響が出るほか、心臓の部屋自体が戻ってきた血液を吸収することも困難になります。

疾病管理予防センターが発表したデータによると、米国では約2.5%の人々が心臓弁膜症を患っており、数万人が心不全や心停止などの合併症で死亡しています。毎年。

心臓弁膜症の検出は多くの場合困難であり、医師は患者の心拍を聞き、異常な音やパターンを特定して、どの弁が損傷しているのか、どのような問題が原因であるのかを判断する必要があります。しかし、心拍音と心拍パターンの判断は非常に主観的であり、誤診や完全な診断の見逃しがしばしば発生します。

AI アルゴリズムはこの点で役立つと期待されています。カリフォルニア州オークランドに拠点を置くデジタルヘルスの新興企業 Eko は、患者の脈拍を分析し、医療従事者が心雑音を検出できるようにするソフトウェアを開発しました。この Eko Murmur Analysis Software (EMAS) は、この種のソフトウェアとしては初めて FDA の承認を得ました。

医師はEMAS分析機能を搭載したEkoスマート聴診器を使用して心拍データを収集できます。 EMAS は心雑音の特徴を明らかにし、患者がどのタイプの心臓弁膜症に罹患している可能性があるかを数秒で検出および分析できると言われています。

Eko の広報担当者はインタビューで、「EMAS は、ユーザーがアプリケーション プログラミング インターフェイスを通じて心音をアップロードし、オプションの心電図データと組み合わせて分析できるようにするクラウドベースのサービスです。このソフトウェアは信号処理 (たとえば、波形フィルタリングとして) と機械学習アルゴリズムが収集されたデータを分析し、臨床上の決定と臨床医向けの継続的な出力を生成します。"

"EMAS アルゴリズムは心音データを分析し、アルゴリズム結果を含む JSON ファイルを出力できます。ファイルは次のとおりです。その後、さらにアプリケーションに渡され、人間が読める形式でユーザーに表示されます。」

Eko は、EMAS ツールの全体的な感度と特異度、つまり疾患識別精度の尺度である 2 つの指標であると主張しています)それぞれ85.6%と84.4%でした。比較すると、一般開業医が従来の聴診器を使用して心臓弁膜症を検出した場合、感度と特異度はそれぞれ 44% と 69% であると報告されています。

Eko の広報担当者によると、「臨床専門家が心雑音の聴覚解釈の技術を習得するには長年の経験が必要であり、依然として不確実な点が多くあります。心臓専門医はプライマリケア医よりも総合的な雑音検出精度が優れていますが、現在、ほとんどの患者は下級医師のみが診察を受けています。心臓病が疑われる患者または既知の患者のみが心臓専門医に紹介されます。 「

FDA の承認は、Eko が米国で EMAS アルゴリズムを販売し、この技術を医療業界全体に宣伝できることを意味します。」FDA の承認は商業化に向けた重要な一歩です。当社は、米国のさまざまな医療機関との協力を積極的に求めており、これらの医療機関がEMASの新しいソリューションを早期に導入し、心臓弁膜症の検出能力を向上させることができます。 「

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