研究では Apple Watch 心拍数センサーを使用して深刻な心臓病を 97% の精度で検出

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と協力して実施した新たな研究では、Apple Watchの心拍数センサーが脳卒中を引き起こす可能性のある一般的な心臓不整脈である心房細動の検出に役立つことが示された。

進行中の研究の一環として、ディープ ニューラル ネットワークがトレーニングされ、Apple Watch の心拍数センサーと組み合わせられ、一連の検査患者において心房細動と正常な心拍リズムを自動的に区別しました。この研究結果は、木曜日に心臓リズム協会のハートリズム2017カンファレンスで発表された。

DNN をトレーニングするために、研究者たちは 6,158 件のデータ (1 億 3,900 万件の心拍数測定値と 6,338 件のモバイル ECG) を収集しました。心電図アプリUCSF に登録したユーザーHealth eHeart 研究。

プロセスを説明すると、AppleInsider、心電図共同創設者のブランドン・バリンジャー氏は、発作性心房細動と診断された約200人の参加者がこの研究に参加したと述べた。これらの患者には携帯型心電図が提供され、1日に1回、あるいは立ちくらみから心臓の痛みに至るまでの症状の発症を感じたときに測定するという課題が与えられた。心電図スタッフは収集した情報を使用して 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て AF を識別しました。

DNN は最近、治療を受ける予定の 51 人の患者のテストサンプルに対して検証されました。不整脈のある患者を正常な心拍リズムに戻す処置である電気的除細動の前後に、各人が 20 分間 Apple Watch を着用しました。

12 誘導心電図基準と比較した場合、結果として得られた Apple Watch と DNN ソリューションは、精度 97%、感度 98%、特異度 90.2% で AF を識別できることが判明し、過去の検出アルゴリズムと比較してすべて高得点でした。

「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、患者の積極的な努力なしに心房細動を監視、捕捉し、薬物治療を促す新たな機会を提供することを示しています」と報告書の主著者であるグレゴリー・M・マーカス医学博士、MAS心房寄付教授は述べた。 UCSF の心臓病部門の細動研究および臨床研究ディレクター。 「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、リスクの高い人々のスクリーニングに成功し、未診断の心房細動の症例数を減らす可能性があります。」

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の使用を通じて AF に対処することです。現在、ホルター 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 週間監視できますが、これらの方法では心房細動の最初の兆候を検出するまでに約 84 日かかる可能性があります。適切なソフトウェアを使用すれば、Apple Watch や正確な心拍数センサーを備えたその他のデバイスなどの新しいウェアラブル テクノロジーにより、医療専門家は長期的に患者をモニタリングするより効果的な手段を提供できます。

この研究は最初に発表された研究に基づいています昨年の3月。当時、心電図共同創設者のバリンジャー氏とジョンソン・シェイ氏は、消費者グレードの心拍数センサーを使用して心房細動を検出できる予備的な機械学習アルゴリズムを作成中だった。

バリンジャーと彼のチーム心電図は現在、一連の業界標準に照らして DNN を検証しており、その結果をアプリに組み込む予定です。先を見据えて、心電図は、DNN が他の心臓病にも適用できるかどうかを研究しています。