株式会社カルディオインテリジェンス

アップロードされた心電図データを解析
解析結果を画面で表示するとともに解析レポートを自動作成する
心電図データ

AI 技術

長時間心電図解析ソフトウェア

SmartRobin AIシリーズ

株式会社
カルディオインテリジェンス
取締役 COO

武智 峰樹 氏24 時間分の心電図波形を約 2 〜 3 分で解析

製品概要
長時間心電図を AI 技術によって短時間で自動解析し、心房細動を検出するプログラム医療機器。重篤な脳梗塞を引き起こす原因となる心房細動を早期に発見し、治療につなげることが狙い。従来の長時間心電図検査は 7 日分のデータの読影に数時間程度を要するが、この機器では約 15 分で自動解析・レポート作成が行え、時短化とスタッフの業務効率改善が期待できる。また、心房細動の特徴を捉えた代表波形を提示し、非専門医でも簡単に心房細動の有無を判断できる。
検出精度は 95％以上※。
※Taniguchi H et al. Int Heart J. 2021;62(3):534- 539.

イ ン タ ビ ュ ーAI を活用するきっかけ
心電図を使って心房細動を検出する機器を開発したのは、心房細動がごく一般的な疾患で症例数が非常に多いこと、そして、それを検査するために必要な長時間心電計にフォーカスしたソリューションは、まだあまり開発されていなかったからだ。心電図は電気的な波形で構成されており、取得できるデータも豊富なため、機械学習に向いている。心房細動の検査は開発ターゲットとして有望であり、そこにはディープラーニングベースのアプローチが効くだろうという見立てがあった。
かつては、心電計を作るハードウェアメーカーが、も多い。しかし、24 時間では約 7 割の患者さんが解析ソフトも一緒に作るのが一般的だったが、それ見逃されてしまう上、解析に非常に時間がかかり、らのメーカーから「ソフトウェアが良くない」「解析精度も 70％程度と言われる。AI を使えば、解析のがうまくできない」という声が上がっていた。それ時間が大幅に短縮され、95％という高い精度が出せは彼らがディープラーニングに学習させる情報を十る。心房細動だけを見つけるのであれば、AI に任せ分に持っていないことが一因で、当社の創業者は、ればいいという時代になってきていると思う。

これからはソフトウェアが肝になる、市場も伸びていくだろうと考え、開発を進めた。

AI 技術と医療機器の親和性

ディープラーニングは、データさえあればみんなひと頃は AI 医療機器に対する警戒感が非常に強同じようなことができると考えられがちだが、実はかったが、グローバルトレンドで言えば AI を使うの良いデータを確保できるかどうかが大きな違いを生はもはや当たり前になっている。米国ではいくつもむ。当社では 2015 年ごろから蓄積してきたデータの AI 医療機器が承認されており、日本も受容するがあり、国際医療福祉大学の全面的な協力を得て、方向にいくだろう。AI 医療機器の取り扱いに関して良質なディープラーニングデータを提供してもらえも、ある程度コンセンサスが形成されてきているとるところに強みがあった。

思う。

AI 技術でできることよく言われる AI 機器の責任の所在について、自動運転に例えると、運転するのはドクターであり、心房細動はよくある疾患だが、やっかいなことにAI 医療機器は、進行方向の提示や障害物の有無な見つかりづらい。通常の健診で行う 15 秒くらいのどを知らせる役割だと考える。あくまで診断を下す

心電図ではまず見つからない。7 日間ほど測定すれのは医師であり、機器はその診断が早く効率的に行ばほぼ見つかるが、それは患者さんも解析する医療えるようにアシストするという立ち位置だ。

者も大変なので、24 時間しか測定できないケース

AI 技術を医療機器に導入する難しさを見ているように見えることもあるが、人間の知覚

AI 医療機器に関しては、レギュレーション上のにとっては顕現性のないような特徴があって、それ問題が大きい。AI に対してどのように規制を行うがディープラーニングにとって非常に重要な特徴量かについては、まだ試行錯誤が続いていると思う。になっており、結果としてそのほうが高い精度が出

AI の潜在的なポテンシャルは、リアルタイムで学る。では、なぜそこを見ると鑑別性能が高まるのか、習することにあり、新たな例が示されたらそれを学それについて解釈することは、我々にも十分にできぶことでもっと賢くなれる。しかし逆に、変なことていない。メカニズムの解明はまだ先になるだろう。

を教えられれば能力が下がる可能性もある。こう薬についても、同じようなことが言える。現象やした学習を上市後の医療機器に個別でやられてし結果についてはある程度説明できても、なぜそういまうと、病院ごとに医療機器の質が変わってしまう反応が起こるかについては説明できることばかり

い、診療の均てん化、機器の均一化ができなくなではない。そのあたりはサイエンスとエンジニアリる。これを防ぐために、販売後はレギュレーションングの違いだと思う。サイエンスという意味ではまを通した時の性能を絶対に変えない、というのが今だ分からないことがあるが、我々はメディカルなエのトレンドになっている。我々社内的には、日々集ンジニアリングを担う者として、効果とその検証、まってくるデータを使って AI を賢くすることはで安全性、有効性がきちんと担保され、社会的に有意きているが、その結果を世の中に還元していくため義なものであれば、積極的に実現していく。には、さらに医療機器の認証を得るというプロセス

こうした画期的で新しい機器を使うにあたり、人を経ないと出せないのが実情だ。このあたりは医療の命を預かっている方々はやはり慎重だ。これを信機器の規制の在り方やポリシーと関わることなので、じていいのか、どれくらい信じていいのか、厳しくそう簡単に覆ることはないだろう。

見ていかれることだと思う。当社もできるだけ多くAI の判断根拠をどう解釈するか
通常、心電図に現れる心房細動の波形には３つのの症例にあたり、検証を進めていきたい。

機器を上市後の反応際立った特徴がある。検査技師や医師はその波形を開発当初から、多くの医師に使っていただけるよ見て判断するが、AI が解析する場合、必ずしもそのう、非専門医にもアプローチしていた。しかし実際特徴を見ているわけではない。とんでもないところ

は、専門医のほうが反応は良かった。心臓のアブレーションカテーテル（不正な回路を焼き切る手技）を行う医師は、術後に患者さんのフォローアップで、心房細動だけを繰り返し探しにいくため、この機器がそのニーズに合致するからだ。一方、非専門医の中には「心電図は怖いからやりたくない」「責任が負えない」とシャットアウトするケースもあった。新しい技術に対する反応は、医師のスタンスによってさまざまだ。今はまだアーリーステージなので、まずは紹介を受けるような中核病院の循環器の医師に、使い方も含めてクリニックなどの医師に向けて話をしてもらい、少しずつ行動変容を促していくというアプローチをとっている。

AI 機器が医療現場をどのように変えていくかも医療従事者にもメリットがある。
AI が人の職場を奪うのではないかとよく言われるが、少なくとも医療現場に関しては、その心配はないと思う。そもそも人材が不足しているし、長時間の過重労働で負担の大きな職場なので、そこに AI

日本では人口減少と高齢化が進み、従来のやり方が入って支援することにマイナスの要素はないのででは患者さんのニーズにこたえられなくなっている。

はないか。それに、AI がすべてのことをできるわけ

医療人材の負担軽減が急務となり、医療現場の DXではない。たとえば希少疾患や、新たな疾患などにが叫ばれているが、AI は明らかに人間の機能の一関しては、ディープラーニングが簡単にとってかわ部を代替し得ると思う。これまでの人的労働力を AIることができない世界だ。そういう面では「匠の技」に置き換え、積極的に活用することは、患者さんにみたいなものが残っていくだろう。