AI利用低EF患者特定プログラムをRCTにかける：EAGLE
Artificial intelligence-enabled electrocardiograms for identification of patients with low ejection fraction: a pragmatic, randomized clinical trial
背景
循環器領域はAI導入が最も活発に試みられている医療分野の一つである。Robert D. and Patricia E. Kern Center for the Science of Health Care DeliveryのYaoら（EAGLE）は、ECGに基づくAI臨床意思決定支援ツールの、低駆出率（EF）早期診断への有効性を評価するプラグマチックRCTを行った。介入群では医師181名にAI結果へのアクセス;を許し、 対照群では177名の医師が通常診療を行った。 ECGは、心不全無既往者計のものであった（n = 11,573 [介入群]； 11,068 [対照群]）。一次アウトカムは、ECG以後90日内の低EF（≦50％）新規診断である。
結論
AIサポート介入の一次アウトカム効果を認めた（OR:1.32）。ECGに基づくAIアルゴリズムの使用により、日常的プライマリケアの状況で患者の低EFの早期診断が可能となる。
評価
Mayoが主導した臨床試験であり、「AIを作った、使った」ということでなく「AIの有効性をRCTにかけた」ということに報告価値があることを示す結果である。
