経カテーテル大動脈弁置換術後のペースメーカー植込みを予測する機械学習アルゴリズム

重症の大動脈弁狭窄症は症状発現後から急速に増悪する進行性疾患であるが、従来は外科的人工弁置換術が唯一の延命治療とされてきた。近年、外科的手術と同等の効果を示す治療方法として「経カテーテル大動脈弁置換術(TAVR)」が提唱され、2013年からは日本でも保険収載されている。低侵襲治療としても施行件数は増加をみているが、人工弁移植後に起こし得る伝導障害のため、一定割合に恒久的ペースメーカー植込み(PPI)が必要となることが問題となってきた。

Pacing and Clinical Electrophysiologyから12日公表された研究論文によると、TAVR後のPPIを予測する機械学習アルゴリズムは、557名の大動脈弁狭窄症患者データセットから構築されたという。平均年齢80歳の同群においてTAVR後のPPIは95名、17.1%に確認された。ベースラインの患者属性や術前術後の心電図記録、心エコーデータなどからランダムフォレストモデルをトレーニングしたところ、AUC 0.81と、ロジスティック回帰モデルの0.69を大きく上回る良好なパフォーマンスを示していた。

著者らは、機械学習モデルが従前の統計モデルより優れたPPI予測精度を示すことを強調するとともに、TAVRに伴う重要な合併症リスクを事前予測することによって、より個別化された治療・管理戦略の策定につながることに言及している。

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The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。