人工知能を応用した精度の高い運動負荷心電図自動判読スクリーニングシステムの開発

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K15650
• Research Institution: Nagoya City University
• Principal Investigator: 伊藤 剛 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (50770773)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 運動負荷心電図

Outline of Annual Research Achievements

本年度は患者登録とデータ収集を中心に進めた。また冠循環の詳細な評価が可能なCoroFlow Cardiovascular systemを当院で導入しデータ収集を行った。運動が可能な慢性冠動脈疾患が疑われる患者に対して運動負荷を行い12誘導心電図を連続的に記録している。心臓カテーテル検査（冠動脈造影）では解剖学的な狭窄度の判定を行った上で、温度圧センサーを冠動脈内に挿入し、Coroflow systemを用いて安静時の心筋虚血の指標となるRFR(Resting Full Cycle Ratio)、最大充血時の心筋虚血の指標となる部分冠血流予備能比(fractional flow reserve;FFR)、冠動脈血流予備能比(coronary flow reserve; CFR)、微小血管抵抗指数(index of myocardial resistance; IMR)を測定し包括的な冠循環の評価を行っている。従来の負荷心電図の陽性基準（0.1 mV以上の水平型ないし下行傾斜型の ST下降）では冠動脈造影上の解剖学的な高度狭窄だけでなく、心筋虚血を検出する感度、特異度も不十分であることを確認した。現在、データ収集と同時に心筋虚血を判定可能な人工知能を作成するための学習データベースを作成中である。また、症例ごとに検査前確率やベースラインの心電図に応じて判定基準を変更する必要がある可能性があることが判明し、患者の臨床情報や胸部症状の性質、安静時心電図の所見に応じた最適な手法を模索している。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

FFR-CTの普及によりカテーテルを用いて心筋虚血の評価を行う症例が減ったことが原因と考えられる

Strategy for Future Research Activity

データ収集を継続し、今年度中に人工知能の作成を行う。データに不足があればレトロスペクティブなデータ収集を追加する。

Causes of Carryover

打ち合わせや情報収集がオンラインで可能であったため想定していた旅費の使用がなかった。