米国食品医薬品局は、医師が心臓弁膜症をより正確に検出するためのデジタル聴診器を強化する最初の人工知能アルゴリズムを承認しました。
心臓弁疾患は、心臓の弁が正しく機能しない場合に発生し、弁が適切に開閉しないため、体への血液の送り込みと心腔内の摂取に影響を与えます。
米国の人口の約2.5％が心臓弁膜症を患っており、毎年数万人が心不全や心停止などの合併症で亡くなっています。 従った 疾病管理予防センターへ。
心臓弁膜症の検出には注意が必要です。 医師は患者の心拍を聞き、異常な音やパターンを認識し、どの弁が障害され、どのような問題を引き起こしているのかを把握する必要があります。 心拍の音とパターンが不規則であるかどうかを認識することは主観的である可能性があり、それは状態が頻繁に誤診されたり完全に見落とされたりすることを意味します。
ここでAIアルゴリズムが役に立ちます。 カリフォルニア州オークランドを拠点とするデジタルヘルススタートアップのEkoは、患者の脈拍を分析し、医療専門家が心雑音を検出するのに役立つソフトウェアを開発しました。 そのEkoMurmurAnalysis Software（EMAS）は、FDAの承認を受けた最初の種類です。
Ekoのスマート聴診器を使用して医師が収集した心拍データは、EMASによって分析されます。 EMASは、心雑音を特徴づけて、患者が数秒で受ける可能性のある心臓弁膜症のタイプを検出し、よりよく理解するようになっていると言われています。
「EMASはクラウドベースのサービスであり、ユーザーは分析用のアプリケーションプログラミングインターフェイスを介して心音とオプションの心電図データをアップロードできます」と同社の広報担当者は語った。 登録。 「このソフトウェアは、波形フィルタリングなどの信号処理と機械学習から派生したアルゴリズムを使用して、取得したデータを分析し、臨床医向けの臨床意思決定支援出力を生成します。
「EMASアルゴリズムは心音データを分析し、アルゴリズムの結果を含むJSONファイルを出力します。このファイルは、要求元のアプリケーションに渡され、要求元のアプリケーションによって人間が読める形式でユーザーに表示されます。」
回向 クレーム そのEMASツールは、全体的な感度と特異性（病気をどれだけ正確に特定できるかを示す85.6つの尺度）がそれぞれ84.4％と44％です。 比較のために、心臓弁膜症を検出するために従来の聴診器を使用して一般開業医で実行された同様のテストは、報告によれば、それぞれ69パーセントとXNUMXパーセントの感度と特異度を持っていました。
「心雑音を聞いて解釈する技術を習得するには、専門の臨床医が何年もかかりますが、それでも多くのばらつきがあります。 心臓専門医などの専門家は、プライマリケア医よりも高い精度で心雑音を検出する傾向がありますが、ほとんどの患者はプライマリケア診療で見られます。 心臓病が疑われる、または心臓病であることがわかっている患者のみが心臓専門医に紹介されます」とEkoの広報担当者は私たちに語った。
FDAの承認は、Ekoが米国でEMASアルゴリズムを販売し、その技術を医療業界に販売し始めることができることを意味します。 「FDAの認可は商業化に向けた重要なステップです。 私たちは、心臓弁膜症の検出を向上させるために、この新しいソリューションを早期に採用したいと考えている米国の医療機関と提携することを目指しています。」 ®
