AIで強化されたECGは、まもなく全体的な健康状態を評価する可能性があります
科学者は、心電図の読み取り値から性別を予測し、年齢を推定するための人工知能ツールを訓練しました。彼らは、さらなる開発により、このツールはすぐに医師が患者の全体的な健康状態を評価するのに役立つ可能性があることを示唆しています。
心電図は、ECGまたはEKGとも呼ばれ、人の心臓の電気的活動を記録する痛みのない簡単な検査です。
ジャーナルの最近の論文 循環：不整脈と電気生理学は、チームがECGデータから性別を予測して年齢を推定するための人工知能（AI）ツールをどのように開発したかを説明しています。
ミネソタ州ロチェスターにあるメイヨークリニック医科学大学の研究者は、50万人近くの個人からのECG読み出しを使用して、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）として知られるタイプのAIツールをトレーニングしました。
さらに275,000人を対象にCNNの精度をテストしたところ、性別の予測は非常に優れていましたが、年齢の予測はあまり得意ではなかったことがわかりました。 AIツールは90％の確率で性別を正しく取得しましたが、72％の確率で年齢を正しく取得しました。
次に、チームは、少なくとも20年間のECG読み出しを行ったテストバッチの100人に焦点を合わせました。
この綿密な調査により、AIツールの年齢推定の精度は、個人が心臓病を経験したかどうかに依存することが明らかになりました。
AIは「生理学的年齢」を収集する可能性があります
心臓病を経験した個人の場合、AIツールの推定年齢は時系列の年齢よりも大きくなる傾向がありました。
心臓の状態をほとんどまたはまったく経験していない人にとって、AIツールの年齢推定値は参加者の年代順の年齢にはるかに近かった。
結果は、低駆出率、高血圧、心臓病を経験した人々の場合、AIツールは彼らの年齢が年代順の年齢より少なくとも7歳大きいと推定したことを示しました。
駆出率は、心臓がどれだけうまくポンピングしているかの尺度です。
研究者によると、これらの結果は、ツールが生物学的または生理学的年齢を推定しているように見えることを示唆しています。これは、年代順の年齢とは対照的に、人の全体的な健康状態と身体機能を反映しています。
「この証拠」とメイヨークリニックの医学助教授である上級研究著者のDr.Suraj Kapaは、次のように述べています。結果は研究であり、そのような発見の生物学的基盤をよりよく理解しようとする新しい科学分野を育成する可能性があります。」
生理学的年齢と全体的な健康
医学教育を受けていない人でも、人によって年齢が異なるように見えることがわかります。
老化の研究を調査している科学者は、単純な時間の経過ではなく、生物学的老化プロセスの進行を測定する方法として、ますます生理学的年齢に目を向けています。
この目的のために、彼らは、血液中の物質、DNAのエピジェネティックな変化、および脆弱性のレベルを測定するものを含む、多くのバイオマーカーを提案しました。
カパ博士らは、年代順の年齢と心臓の電気信号によって示唆される年齢との間の不一致を検出する機能が、隠れた心臓病やその他の状態の有用なバイオマーカーとして役立つ可能性があることを示唆しています。
「全体的な健康状態をより正確に評価できると、医師は、早期診断と介入の恩恵を受ける可能性のある無症候性または現在無症候性の疾患があるかどうかを判断するために、さらに検査する必要がある患者を判断するのに役立ちます」とカパ博士は説明します。
研究者たちは、健康な人の生理的年齢を推定する方法として、AIで強化されたECGの使用を検証するためのさらなる研究を求めています。
彼らが使用したデータは、臨床上の理由でECGを受けた人々からのものです。
「医師は、患者がベースラインの身体検査の一部として「[彼らの]述べられた年齢に見える」かどうかをすでに検討していますが、これをより客観的かつ一貫して評価する能力は、複数のレベルで医療に影響を与える可能性があります。」
スラジ・カパ博士
