電子聴診器による心電測定で心不全をスクリーニングする
Point-of-care screening for heart failure with reduced ejection fraction using artificial intelligence during ECG-enabled stethoscope examination in London, UK: a prospective, observational, multicentre study
背景
左室駆出率（LVEF）の低下をタイムリーにスクリーニングすることができれば、心不全診断の遅れを減らし、患者予後の改善につながると考えられる。イギリスImperial College LondonのBachtigerらは、12誘導心電図を入力データとして訓練されたLVEF低下検出の畳み込みニューラルネットワークモデルAI-ECGを、集音と心電測定が同時に行える電子聴診器（Eko DUO）によるシングルリード入力を解釈できるよう再訓練し、経胸壁心エコーのために受診した患者（n=1,050）においてPOCスクリーニングツールとしての可能性を検証した。
結論
90%の患者はLVEFが40%以上、10%は40%以下であった。心臓聴診の肺動脈弁領域で得られた心電図が最もAI-ECG解釈に適しており（93.3%）、大動脈弁領域で最も品質が低かった（80.6%）。肺動脈弁領域でのAI-ECGは、LVEF低下についてAUROC 0.85、感度84.8%、特異度69.5%であった。肺動脈弁領域と両手親指（I誘導に相当）を組み合わせた場合、AUROCは0.85、感度82.7%、特異度79.9%となった。さらに探索的なロジスティック回帰モデルではAUROC 0.91、感度91.9%、特異度80.2%となった。
評価
心電測定可能な電子聴診器とAIを組み合わせることで精度良好なLVEF検出を可能とした。ポント・オブ・ケアのスクリーニングツールとして高いポテンシャルを秘めている。
