電子聴診器を使用した心雑音の可視化による心臓検診の改革

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K10632
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
• 研究機関: 近畿大学
• 研究代表者: 稲村 昇 近畿大学, 医学部, 准教授 (20533300)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 心臓検診 / 無害性雑音 / 先天性心疾患

研究成果の概要

無害性心雑音(IM)は健康小児に認める原因不明の雑音で小児の7割に認める。本研究はIMを電子聴診器で収録し、雑音の特性を解析することで心臓検診の簡素化を目的とする。対象はIM 64例(年齢 4.3±2.9歳)と先天性心疾患(HM)60例(年齢 5.4±4.9歳)である。解析はAdobe Audition2020を使用し雑音の音圧と最強点での時間と周波数とを解析した。 IMはHMと異なり、最強点は第3肋間が多く、広がりは無く、持続時間の短い、音圧が小さく、周波数の低い音であった。研究結果はいずれもHMとのカットオフ値の算出でき、今後AI学習を重ねることでAIによる診断が可能である。

自由記述の分野

先天性心疾患

研究成果の学術的意義や社会的意義

現代医療において診療録はデジタル化が進んでいるが、 聴診情報は未だに主観的なアナログ情報がメインである。本研究は聴診から得られるデジタル情報量の多さが明らかにした。聴診情報を可視化し診療録に記載すれば、診療録の革命的な変化が期待できる。次に、無害性雑音は小児の7割に認め、小児心臓検診で聴取される最も多い心雑音である。本研究は無害性雑音の特性を解明した。本研究の結果をAI機能に導入すれば、小児循環器専門医が感じる聴診感覚を広く共有でき、無害性雑音の診断にレントゲン、心電図、心エコー検査といった検査が不要となり検診の簡素化、医療費の削減に繋がる。