脳卒中リスク患者のAF新規診断率、AIによるECG解析で向上

脳卒中の危険因子があるが既知の心房細動（AF）はない患者1003例を対象に、心電図（ECG）を活用した人工知能（AI）アルゴリズムによるAFスクリーニングの有効性を非無作為化介入試験で検討。 患者が装着した携帯型心拍リズムモニターからデータを送信し、AIアルゴリズムを用いて高リスク群と低リスク群に分類した。2次解析で、傾向スコアを用いて試験参加者とリアルワールドの対照（試験に適格だが未登録）をマッチさせた。主要評価項目は新たなAFの診断とした。 その結果、平均22.3日の連続モニタリングで、低リスク群370例中6例（1.6％）および高リスク群633例中48例（7.6％）にAFが検出された（オッズ比4.98、95％CI 2.11-11.75、P＝0.0002）。通常ケアと比較すると、AIスクリーニングは中央値9.9カ月の追跡期間中のAF検出率が高かった（高リスク群3.6％ vs. 10.6％、P＜0.0001、低リスク群0.9％ vs. 2.4％、P＝0.12）。...