睡眠中の心電図が10年後の心不全リスク予測に情報を追加したと報じられる

睡眠中の1誘導心電図を深層学習で解析

ScienceAlertによると、研究者らは睡眠研究に参加した約1万6,000人の心電図データで深層学習システムを訓練し、約1万人と1万3,000人の2つの追加データセットで試験した。
胸部で記録した1誘導の心電図から得た睡眠中の電気活動と睡眠段階を用い、心房細動、脳卒中、心不全、全死因死亡の長期リスク別に参加者を分類できたという。
記事は、研究結果が学術誌SLEEPに掲載されたとしている。

この手法について、導入前後で比較可能な臨床転帰や、すでに臨床利用されていることを示す情報は報じられていない。

報道によると、睡眠中の心電図に基づく深層学習スコアを加えることで、既知のリスク因子や睡眠特性を踏まえた上でも、複数の10年後の心血管転帰の予測が改善した。
将来的なスクリーニングへの利用可能性が述べられているが、臨床導入済みのツールや患者利益が実証されたものではない。

予測改善と診療効果は別の検証

この報告は、睡眠検査で取得される心電図情報に、従来の心血管リスク因子では十分に捉えられない予測シグナルが含まれる可能性を示す。
診療に組み込むことで転帰が改善するかどうかは、今後の検証課題とされている。