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人工知能と心房細動

Nakashima Takaya
September 04, 2020

 人工知能と心房細動

Nakashima Takaya

September 04, 2020
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Transcript

  1. An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients

    with atrial fibrillation during sinus rhythm AI対応心電図は洞調律から心房細動を 検出できるか
  2. 著者 Author Zachi I Attia, Peter A Noseworthy, Francisco Lopez-Jimenez,

    Samuel J Asirvatham,Abhishek J Deshmukh, Bernard J Gersh, Rickey E Carter, Xiaoxi Yao, Alejandro A Rabinstein, Brad J Erickson, Suraj Kapa, Paul A Friedman
  3. 79.0%(77.5-80.4) 79.5%(79.0-79.9) 39.2%(38.1-40.3) 79.4%(79.0-79.9) 82.3%(80.9-83.6) 83.4%(83.0-83.8) 45.4%(44.2-46.5) 83.3%(83.0-83.7) 0% 10%

    20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 感度 特異度 F1スコア 精度 ⼆次解析 ⼀次解析 *()は95%CIを表す。
  4. (例) ・⼼房細動患者の3分の1近くが、⼼電図上では明らかな洞調律にもかかわらず、左⼼房の⾮洞収縮を認めている。 ・経⾷道⼼エコー検査を受けた患者の 4 分の 1 近くに、⼼電図上では明らかな洞調律にもかかわらず、 左⼼房細動が認められた。 このことから、 ⼼電図上の⼩波レット(f波)が観察可能な

    P 波よりも⼩さいことが、 これらの患者の局所的な⾮洞性電気活動を反映している。 3,AI⼼電図の必要性 従来の⼼電図上の写す正常な洞調律は⼼房機能全体を反映していない可能性がある。 CNN技術を搭載したAI⼼電図を⽤いれば、そのような特徴を識別するのに⼗分な⼒を持っている可能性がある。
  5. 参考⽂献・引⽤ ⼼房細動と付き合うには http://www.ncvc.go.jp/cvdinfo/pamphlet/heart/pamph99.html Attia ZI Kapa S Lopez-Jimenez F et

    al. Screening for cardiac contractile dysfunction using an artificial intelligence-enabled electrocardiogram. Nature Med. 2019; 25: 70-74 Schnabel RB Yin X Gona P et al. 50 year trends in atrial fibrillation prevalence, incidence, risk factors, and mortality in the Framingham Heart Study: a cohort study. Lancet. 2015; 386: 154-162 Norberg J Backstrom S Jansson JH Johansson L Estimating the prevalence of atrial fibrillation in a general population using validated electronic health data. Clin Epidemiol. 2013; 5: 475-481 Kottkamp H Human atrial fibrillation substrate: towards a specific fibrotic atrial cardiomyopathy. Eur Heart J. 2013; 34: 2731-2738