順天堂大学大学院医学研究科循環器内科学の研究グループは、AMI株式会社との共同研究により、デジタル聴診器で記録した心音と心電図から心臓の収縮機能低下を高精度に検出するAI聴診の手法を検証しました。国内の複数医療機関で収集した2,359名のデータで学習させたAIモデルを別の6施設・964名で外部検証したところ、AUC 0.904という高い識別能を示しました。本研究成果は、心エコー検査が必要な患者を効率よく見極め、心不全の早期発見につながることが期待されています。

心音と心電図を解析し左室収縮機能障害を検出

心不全の前段階である左室収縮機能障害は自覚症状に乏しく発見が遅れやすい特徴があります。評価には心エコー検査が標準的に用いられますが、専用装置と技術が必要なため、すべての患者へ速やかに行うことは容易ではありません。一方、聴診は簡便な診察法であるものの、収縮機能の低下を聴き分けることは専門医にとっても難しく、医師の経験により判断がばらつく課題がありました。

今回の研究では、診療上の必要から心エコー検査を受ける20歳以上の患者を国内の多施設で前向きに登録しました。胸の標準的な4か所でデジタル聴診器を用いて心音と単誘導心電図を同時に記録し、心エコー検査で左室駆出率（LVEF）が40%以下の場合を「左室収縮機能障害あり」と定義しました。AIモデルにはTransformerと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を組み合わせて構築しています。

外部検証でAUC 0.904を達成し専門医の判定を上回る

開発したAIモデルを学習に用いていない別の6施設・964名（平均年齢68.6歳、LVEF 40%以下は7.6%）のデータで外部検証した結果、AUC 0.904の識別能を示しました。感度は86.3%、陰性的中率は98.5%を記録しています。この精度は、心音のみや心電図のみを用いたAIモデル、臨床情報や血液検査（BNP）を組み合わせた統計モデルを上回りました。

さらに、外部検証の対象者から選んだ100名の記録を循環器専門医7名の判定と比較した検証では、AIの正確度が82.0%となり、専門医の多数決による判定の62.0%を統計学的に有意に上回りました。なお、専門医は心音のみ、AIは心音と心電図を用いて判定を行っています。

今後の展望と課題

研究グループは、デジタル聴診器とAIを組み合わせることで人の耳では捉えにくい変化を高精度に捉えられることが示されたとして、今後の実診療での検証に期待を寄せています。特別な設備を必要としない聴診の利点を生かし、精密検査が必要な患者を専門的な診療へつなげる手段としての活用が見込まれます。

一方で、今回の研究対象は主に専門施設で心エコー検査が必要と判断された患者であるため、無症状者を対象とした健診などでの有用性や、実際の予後・診療効率の改善については今後さらなる検証が必要とされています。

研究および使用機器の概要

本研究に関する補足情報は以下の通りです。

• 使用機器：心音図検査装置 AMI-SSS01シリーズ「Cardio-EGG®」（AMI株式会社製、医療機器承認済み）
• 開発AIモデル：研究段階のものであり、医療機器としての承認は未取得
• 掲載誌：NEJM AI誌 オンライン版（2026年10月15日付公開）
• 論文タイトル：Artificial Intelligence–Enhanced Auscultation to Identify Left Ventricular Dysfunction — Development and External Validation in Prospective Multicenter Studies
• DOI：10.1056/AIoa2600258
• 支援：AMI株式会社、JSPS科研費JP25K19371

本記事は順天堂大学およびAMI株式会社の研究グループによる発表をもとに作成しました。

Dellows News編集部

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