マイキー・キャンベル
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カリフォルニア大学サンフランシスコ校がApple WatchアプリCardiogramと共同で実施した新たな研究によると、Apple Watchの心拍センサーは、脳卒中につながる可能性のある一般的な不整脈である心房細動の検出に役立つことが分かった。
進行中の研究の一環として、ディープニューラルネットワークをトレーニングし、Apple Watchの心拍センサーと組み合わせることで、被験者集団における心房細動と正常な心拍リズムを自動的に識別することができました。この研究成果は、木曜日に開催された米国心臓リズム学会（Heart Rhythm Society）主催のHeart Rhythm 2017カンファレンスで発表されました。
DNN をトレーニングするために、研究者らはUCSF Health eHeart Study に登録された6,158 人のCardiogramアプリ ユーザーから 1 億 3,900 万件の心拍数測定値と 6,338 件のモバイル ECG データを収集しました。
Cardiogramの共同創設者であるブランドン・バリンジャー氏は、 AppleInsiderに対し、発作性心房細動と診断された約200人の被験者がこの研究に参加したと説明した。被験者にはモバイル心電図計が提供され、1日に1回、またはふらつきから心臓の痛みまで、様々な症状が現れた際に心電図を測定するよう指示された。Cardiogramのスタッフは収集された情報を用いてDNNをトレーニングし、その後、Apple Watchの心拍数データと組み合わせることでAFを特定した。
DNNは最近、治療予定の患者51名を対象とした試験サンプルで検証されました。被験者は、不整脈患者の心拍リズムを正常に戻す電気除細動（カーディオバージョン）の前後20分間、Apple Watchを装着しました。
12誘導心電図基準と比較したところ、結果として得られたApple WatchとDNNソリューションは、AFを97パーセントの精度、98パーセントの感度、90.2パーセントの特異度で識別できることがわかり、いずれも過去の検出アルゴリズムと比較して高い評価でした。
「私たちの研究結果は、スマートウォッチのような一般的なウェアラブルトラッカーが、患者の積極的な介入なしに心房細動をモニタリング、記録し、医療治療を促す新たな可能性を提供することを示しています」と、本報告書の主任著者であり、UCSFの心房細動研究のMAS寄付講座教授兼心臓病部門臨床研究ディレクターのグレゴリー・M・マーカス医学博士は述べています。「モバイル技術によるスクリーニングは、従来のモニタリング方法に取って代わるものではありませんが、リスクの高い患者を効果的にスクリーニングし、未診断の心房細動症例数を減らす可能性を秘めています。」
このプロジェクトの核心は、一般的な消費者向けデバイスを用いてAFに対処することです。現在、ホルター心電図モニターやワイヤレスパッチなどの医療機器は、患者の心拍リズムを24時間から4週間モニタリングできますが、これらの方法ではAFの最初の兆候を検出するまでに約84日かかる場合があります。適切なソフトウェアを使用すれば、Apple Watchなどの新しいウェアラブル技術や、高精度の心拍センサーを搭載したその他のデバイスは、医療従事者に患者を長期的にモニタリングするためのより効果的な手段を提供できます。
この研究は、昨年3月に初めて発表された研究に基づいています。当時、Cardiogramの共同創業者であるバリンジャー氏とジョンソン・シェイ氏は、一般消費者向けの心拍センサーを用いてAFを検出できる機械学習アルゴリズムの予備的な開発を進めていました。
Ballinger氏とCardiogram社のチームは現在、DNNを一連の業界標準に照らして検証しており、その結果をアプリに組み込む予定です。今後、Cardiogram社はDNNを他の心臓疾患にも適用できるかどうかについても調査を進めています。
