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AI アプリケーションは、臨床検査プロセスの簡素化、病気の早期発見、患者の治療費の節約に役立ちます。

この新技術は、英国国立医療研究機構が資金提供するTRICORDERプログラムの一環として導入される予定だ。このシステムは英国全土の臨床現場で使用され、専門医が心不全、心臓欠陥、心房細動を診断するのに役立つ。

一般開業医が簡単な非侵襲性心臓検査を実施します。このプロセスでは、Eko デジタル聴診器と人工知能(AI) 搭載アプリが使用されます。 AI アプリケーションが心臓病の兆候を検出すると、一般開業医は追加の検査と治療を迅速に実行できるようになります。

現在、心不全を検出するための標準的な方法は、血液検査（NT-proBNP）とそれに続く長い診断プロセスです。

英国の心臓病学教授ニコラス・ピーターズ博士は、心不全だけでも英国に年間20億ポンド以上の費用がかかっており、症例の80％は緊急入院時に診断されていると述べた。 AI聴診器は、病気が早期に発見され、速やかに治療されれば、患者1人あたり平均2,400ポンドを節約できる可能性がある。

Eko の AI 搭載テクノロジーは、デジタル聴診器と心電図 (ECG) を組み合わせ、高度な機械学習アルゴリズムを使用して ECG データと心音を分析します。

TRICORDER は、臨床的に証明されたアルゴリズムを使用して、心不全の兆候である左室駆出率の低下 (HFrEF)、弁膜症を示す構造的雑音、および心房細動を検出します。

Eko HFrEF アルゴリズムは検証済みで、検出感度と特異度は 80% に近づいています。この技術は、2023年にアメリカ心臓協会によって行われた科学的研究で検証されました。

研究では、このアルゴリズムは、臨床医が現在使用している標準的な方法よりも心臓欠陥の検出能力が2倍以上優れていることがわかった。

（ハブ氏によると）

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