ウェアラブルセンサと心拍変動解析による心房細動スクリーニングAIシステム

AI system for atrial fibrillation screening using wearable sensor and heart rate variability analysis

　心房細動（AF）は心不全につながる進行性の循環器疾患であり，早期発見が重要であるため，日常生活で使用できるAFスクリーニングシステムが望まれる．筆者らは，心拍変動（HRV）解析と機械学習（ML）を用いて，30拍のRRI（RR間隔）データのみからAFスクリーニングできるAIモデルを開発した．開発したモデルは，30拍のRRIデータから複数のHRV指標を抽出し，抽出されたHRV指標からMLモデルによってAF疑いの有無を判定する．さらに筆者らは，RRIデータを容易に計測できるウェアラブルセンサと，センサおよびクラウドと通信するスマートフォンアプリ，クラウド内部で実行されるAIモデルから構成されるAFスクリーニングAIシステムを開発している．開発中のシステムは，ウェアラブルセンサにて測定された患者の30拍のRRIデータを，アプリを介してクラウドにアップロードし，クラウド上のAIモデルで解析して，RRIデータを①正常，②期外収縮あり，③AF疑いの3種類に識別する．これまでに筆者らは，92人の患者から収集した184件のRRIデータを使用し，開発したAIシステムを前向きに検証した．その結果，精度，感度，偽陰性率は88.4％，95.6％，4.3％であった．現在，本AIシステムの実用化を目指して，さらなる精度の改善とアプリ開発を継続している．