現代医学 68 巻 1 号

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令和 3 年 6 月（2021）

グラフ

ECG の読み方（１）自動診断の利点と欠点，および予後の推定
渡 邉 英 一＊

内容紹介ている。現在，12 誘導心電図をはじめ，モニター心電図，ホルター心電図，長時間イベント心電図，心電図検査（ECG）
は，安全かつ簡便で，短時間着用型心電図など，用途に応じて多種多様な心電で行える，すぐに結果が得られる，くり返し行え計が使用されている。さらに最近では，心房細動る，情報量が多いなど，数多くの利点があり，さを検出できるアップルウォッチが「家庭用医療機まざまな臨床の場で用いられている。

器」
として承認された。このように日常臨床に広心電図記録後に表示される自動診断は，循環器く浸透している心電計であるが，その自動診断のを専門としない医療従事者にとっては頼もしい精度は 100％とは言えず，循環器医のオーバー助っ人である。しかし，自動診断は完璧ではなく，リードが必要となる場合がある。

ときに不適切な判断を下すおそれもある。また，

そこで，心電図自動診断の正確性，信頼性，臨循環器を専門としない医療従事者は，自動診断が床的有用性を高めることを目的に，2015 年に「心何を意味しており，その診断結果から次に何をす

電図自動診断を考える会」（代表：日本医科大学

べきか，悩むことも多いのではないだろうか。

名誉教授・加藤貴雄先生）が設立された。以降，同そこで本シリーズでは，健診や日常臨床でしば会は心電図自動診断の現状とその問題について検しば遭遇し，その判断に迷う心電図について述べ討を続けている 1）～3）。今回，同会で検討された内る。初回の本稿では，心電図自動診断の利点や欠容を含め，心電図自動診断の利点や欠点について点，心電図による予後推定の可能性について述べ述べる。

る。

はじめに

Ⅰ．心電図自動診断の歴史と不適切診断
今日，至極当然のごとく使用されている心電図

心電計は，心臓病の診断や治療に不可欠な検査

自動診断は，約 60 年前に米国で研究が開始された。

機器である。非侵襲的，かつ，くり返し心電図をその後，本邦においても研究が重ねられ，産学共記録できることに加え，自動診断機能によりすぐ同研究を通して，実用化に至った。数多の研究のに結果が得られることから，循環器科のみならず，中でも，安井・岡島らを中心とする名古屋大学グ

術前検査や健診などのさまざまな場面で用いられループの貢献が大きかった 1）。年月を経て，現在

Key words
期外収縮，心房細動，心筋梗塞，ペーシングスパイク，人工知能＊Eiichi Watanabe：藤田医科大学ばんたね病院循環器内科の自動診断精度は，フクダ電子によると健診では95%，臨床では約 80% とされ，正常範囲の診断は確定的とも言えるレベルになっている 4）。
心電図自動診断のシステムについて，簡単に説

グラフ：ECG の読み方（１）自動診断の利点と欠点，および予後の推定

A

房室ブロックの誤診（1.1%）
ページングスパイクのその他
見落とし（7.8%）（1.6%）
心房細動の誤診（4.9%）
WPW症候群の誤診（8.8%）
洞性・異所性P波の見落とし（10.1%）

B
洞性/異所性P波の見落とし（6%）

心室頻拍の誤診
（1%）

その他
（2%）

房室ブロックの誤診（6%）
心筋梗塞の過剰診断（29.3%）

ST-T変化の見落とし（13.6%）

期外収縮の誤診（11.9%）
脚ブロック/軸偏位の不適切診断
（11%）

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ペーシング
スパイクの見落とし（40%）

心房細動の誤診（17%）

期外収縮の誤診（26%）（5万件中1,108件: 2.2%）（3,501件中140件: 4.6%）

図１ 心電図自動診断における不適切診断の統計
A：健診例における不適切診断心電図の内訳。
「心電図自動診断を考える会」
において収集された 20～50 代の一般企業社員５万例の結果
B：市立秋田総合病院の自動診断解析結果。2015 年の３カ月間の結果。健診例（A）の約２倍に当たる 4.6％に不適切診断が認められた。主に調律判読に注目して解析された。診断精度は有病率（検査前確率）によって異なるため，健診と病院の別集団を示した。
（A：文献 3 より引用，B：文献 10 より引用）

明する。心電計にはコンピュータが内蔵されてお解析結果（B）を示す。

り，心電図記録が終了すると，ただちに自動診断

一般企業の社員健診（図１A）における不適切所を行う。たとえばフクダ電子の 12 誘導心電図の見は，心筋梗塞の過剰診断（29.3％），ST-T 変化場合，8 誘導の心電図波形（サンプリング周波数の見落とし（13.6％）の順で頻度が高かった。これ

500Hz，最小分解能 4.88µV，10 秒間）を数値化し，は，それぞれ胸部誘導の R 波高が低いこと，S 波ノイズやドリフトを補正した上で波形計測し，の終点あるいは T 波の始点の同定が困難なことメーカー独自のアルゴリズムを用いて診断を下す。

が 原 因 で あ る と 思 わ れ る。 さ ら に，normal

しかしながら，P 波や R 波の波高が低い場合や，variant であるⅢ誘導や aVF 誘導の Q 波を認識し筋電図や交流障害などのノイズが混入した場合なて，下壁梗塞と診断していたものもあろう。

どは波形認識がうまく成されず，診断精度が低下

一方，一般病院（図１B）
においてもっとも頻度する。そのため，循環器を専門としない医療従事の高い不適切所見は，ペーシングスパイクの見落者は，自動診断の限界として，不適切な自動診断としであった（40％）
。これは一般企業の社員健診が成される頻度やパターンを把握しておくことがとは異なり，ペースメーカ植込み患者の心電図検重要である

2, 5）

。

査が多かったためと考えられる。なお，期外収縮

図１に，「心電図自動診断を考える会」
においての誤診，心房細動の誤診，洞性 / 異所性 P 波の収集された，一般企業の社員健診５万例の結果見落としについては，両者共に頻度が高かった。

（A）と，一般病院で集計された不適切な自動診断

図２に，不適切所見の具体例を示す。

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る場合が多かった。例として，PR 間隔，PQ 間隔，Ⅱ．心電図自動診断で使用される用語の整理

PR 時間，PQ 時間などがあげられるが，本ステー

従来，心電図自動診断に使用されていた用語にトメントでは，これらを「PR 間隔」に統一するよは，「所見名」と「診断名」が混在しており（例：PRう示した。さらに，推奨用語と非推奨用語を定め

延長は所見名，第１度房室ブロックは診断名），ると共に，新たな所見名や診断名を導入した（例：これが循環器を専門としない医療従事者を混乱さ早期再分極，J 波，促進心室固有調律など）。詳せてきたことは否めない。

細は，文献 5 を参照されたい。

そこで，「心電図自動診断を考える会」
では，心Ⅲ．心電図による予後の推定

電図自動診断に示される用語について討議し，コンセンサスステートメントを発表した 5）。これま

本邦では，学校検診，職場検診，市民健診などで，心電計メーカーごとにさまざまな用語が使用の健康診断がいたるところで実施され，心電図検されていたため，同一所見であっても表記の異な査が行われる機会が多い。このように，健常と思A

B

Ⅰ

V1ⅡV2Ⅲ

V3aVR

V4aVL

V5aVF

V6Ⅰ

V1aVR

V4
V2aVL

Ⅱ

V51cm/mV

Ⅱ

V3aVF

Ⅲ

25mm/s★

1.0 s

1cm/mV★

0.6 s

V61cm/mV

1cm/mVグラフ：ECG の読み方（１）自動診断の利点と欠点，および予後の推定

CⅠ

aVR

ⅡaVL

ⅢaVF

V1141

V4V2V5V3V6

図２ 心電図自動診断における不適切診断
A：心房細動 + 前壁中隔梗塞。70 歳男性。細動波の電位が低く，ＲＲ間隔に大きな差がないため，自動診断は洞調律と判断した。
前壁中隔梗塞の疑いも記載されていた。このような場合，自覚症状と心不全の有無を確認する。さらに専門医を受診させ，塞栓症予防やアブレーションを含めた治療方針を決定するのが望ましい。
B：洞調律と心房頻拍。心電図下段の★は洞調律 P 波で，▲の P 波極性は，Ⅱ，Ⅲ，aVF で陰性であることより，冠静脈洞起源と思われる。また，洞調律時のＲＲ間隔（1.0 秒）は心房頻拍（0.6 秒）の約 2 倍であることより，自動診断は洞房ブロックと判読したと考えられる。自覚症状を確認し，専門医の受診前に，ホルター心電図で心房頻拍の発生頻度や総心拍数を確認するとよい。
C：心房粗動。ＱＲＳ幅が広く，ＲＲ間隔が一定であること，頻脈（164/ 分）であることより，自動診断は心室頻拍と判読したと考えられる。Ⅱ，Ⅲ，aVF には粗動波がみられており，2：1 の伝導比である。紹介元で，発作性心房細動に対してシベンゾリンを投与されて以降，頻脈と動悸が増悪した。Ic 群薬による副作用であり，心房細動と心房粗動に対してカテーテルアブレーションを行った。
（自験例）

Survival plot

1,000010.875

心電図異常の数

生存率︵％︶

20.750340.62550.500

0.0

2.3

4.5

6.8

9.0

追跡年（年）

図３ 心電図所見と予後推定
29,320 例の退役軍人を平均 7.5 年間追跡した。Cox 解析の結果，予後予測の独立因子として，左室肥大（2.4），右室肥大（2.8），完全右脚ブロック（1.3），完全左脚ブロック（2.5），心室内伝導障害（1.8），Q 波（2.0），ST 低下（1.9），心房細動（1.4），左房負荷（2.0），右軸偏位（1.8），左軸偏位（1.3），QT ｃ間隔 >450ms（1.9）が明らかになった。異常の所見の総数（図中の 0～5）により，予後が推定できる。
（ ）内はハザード比（文献 7 より引用）

われる者を対象として心電図検査を定期的に行っないこと，心電図異常に対して追加検査を行うこている国は，世界を見てもごく少数である。とによる医療コストの増加，侵襲的検査を行った

米国予防医学作業部会は，心血管疾患リスクの低い者には心電図検査を実施しないことを推奨し6）場合に生じる合併症のリスクを総合的に評価した結果である。ている 。これは，心電図検査による疾患の早期低いコストパフォーマンスと少ないエビデンス

発見が予後改善に結びつくというエビデンスが少の中でも，本邦では健診における心電図検査を実現代医学 68 巻 1 号

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施し続けると思われるが，それでも得られる利点とは何であろうか。ひとつは，予後改善につながると思われる疾患を検出することであろう（例：心房細動，左脚ブロック，重度の左室肥大，先天性 QT 延長症候群，突然死の家族歴のあるブルガダ症候群など）。もうひとつには，生命予後の推定があげられる。心電図異常所見は，一つひとつを見ると予後への影響は小さいかもしれないが，複数を有すると予後不良となることが示されており，そのような場合に追加検査を促す機会が得られることは利点と考えられる（図 3）7）。最近は，大量の心電図データを収集し，そこに機械学習を応用して，心房細動や脳梗塞の発生，さらに総死亡の予測など，多くの研究が成されている 8, 9）。
本邦の大量の心電図検診データは，将来さまざまな研究に応用できる可能性がある。

おわりに先人たちの努力により，心電図自動診断はこの60 年で長足の進歩を遂げたが，未だ完成の域には達していない。各心電計メーカーは自動診断技術について改良し続けるであろうが，従来の方法では，もはや限界のように思われる。今後は，データベースとなる心電図を可能な限り多く収集して，人工知能の技術を取り入れた次世代型自動診断技術の開発が望まれる。
次回以降の「グラフ ECG の読み方」では，健診や日常臨床でしばしば遭遇する心電図を例にあげ，いかに対処すべきかを述べていきたい。

令和 3 年 6 月（2021）

利益相反
本論文に関して，筆者が開示すべき利益相反はない。

文献1）加藤貴雄ほか：心電図自動診断の精度評価ならびに有用性向上へのアプローチ 第１報：心電図自動診断に用いられる診断名・所見名の検討 . 心電図 2019；39：69-84.
2）加藤貴雄ほか：心電図自動診断の精度評価ならびに有用性向上へのアプローチ 第 2 報：汎用心電計による自動診断精度の現状と問題点 . 心電図 2019；40：263271.
3）加藤貴雄ほか：汎用心電計による心房細動関連不適切診断の現状と問題点 . 心電図 2021；41：5-13.
4）フクダ電子ホームページ：心電計物語 －熱き憶い出－．
https://www.fukuda.co.jp/company/about/history_e10.
html5）平岡昌和：心電図自動診断の限界 . 心電図 2015；35：149-155.
6）Curry SJ, et al；U.S. Preventive Services Task Force：
Screening for cardiovascular disease risk withelectrocardiography：recommendation statement.
JAMA 2018；319：2308-2314,
7）Tan SY, et al：A simplified clinical electrocardiogram
score for the prediction of cardiovascular mortality.
Clin Cardiol 2009；32：82-86.
8）Raghunath S, et al：Prediction of mortality from 12lead electrocardiogram voltage data using a deepneural network. Nat Med 2020；26：886-891.
9）Raghunath S, et al：Deep Neural Networks CanPredict New-Onset Atrial Fibrillation From the 12Lead Electrocardiogram and Help Identify Those at
Risk of AF-Related Stroke. Circulation 2021；143：1287-1298.
10）小野園美ほか：生理検査システムを導入してー心電計による自動解析結果の現状と対応ー. 第 39 回秋田県医学検査学会 2015；46.