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Cardiogram とカリフォルニア大学サンフランシスコ校 (UCSF) が実施した査読済みの研究によると、Apple Watch は脳卒中の主な原因である心房細動を 97% の精度で特定できることがわかりました。

心房細動は、心臓が震えたり不規則に拍動したりする状態（不整脈）で、血栓、脳卒中、心不全を引き起こす可能性があります。世界中で約3,400万人が罹患しています。心房細動を継続的にモニタリングするための容易に利用できる手段があれば、多くの脳卒中や死亡を防ぐことができます。

本日発表された「市販のスマートウォッチを使用した心房細動の受動検出」という研究は、スマートウォッチのデータを使用して心房細動を検出できるディープニューラルネットワークの開発と検証を目的としていました。

カリフォルニア大学サンフランシスコ校が調整したこの多国籍心血管遠隔コホート研究では、アルゴリズム開発のための心拍数と歩数データを取得するためにスマートウォッチが使用されました。Health eHeart Studyに登録された合計9750人の参加者と、カリフォルニア大学サンフランシスコ校で除細動器による心拍再同期療法を受けている患者51人が、2016年2月から2017年3月の間に登録されました。ディープ ニューラル ネットワークは、ヒューリスティック事前学習と呼ばれる手法を使用して学習されました。この手法では、学習データを手動でラベル付けすることなく、ネットワークがRR間隔（心拍間の時間）の表現を近似しました。検証は、除細動器による心拍再同期療法を受けている別の患者コホートにおける参照基準の12誘導心電図（ECG）に対して実施されました。2回目の探索的検証は、歩行可能な個人のスマートウォッチ データを使用して、持続性AFの自己申告歴という参照基準に対して実施されました。

遠隔コホートには9,750人が登録され、そのうち347人が心房細動患者でした。63%が男性で、平均年齢は42歳でした。ニューラルネットワークの学習には、1億3,900万回以上の心拍数測定が使用されました。電気除細動を受けた51人の患者からなる外部検証コホートにおける参照基準である12誘導心電図と比較したところ、ニューラルネットワークはAFを検出する際にC統計量0.97、感度98%、特異度90.2%を示しました。

VC と教授の Vijay Pande は、これが Apple Watch のアクセサリである Kardia Band よりも優れていると指摘しています。

「この研究のハイライトは、驚くべきことに、DeepHeartの感度と特異度は、FDA承認のApple Watch ECGアタッチメントよりもさらに高く、感度98%（対93%）、特異度90%（対84%）だったことです。」

Cardiogramの共同創設者であるブランドン・バリンジャー氏は、この研究の重要性を強調しました。「これは非常に重要です。すべてのヘルスケア企業は、確固とした明確なエビデンスを基盤として構築される必要があります。」また、同社は今後もさらなる研究を進めていくと述べています。「Googleが検索品質に投資しているように、私たちも臨床研究に常に投資していきます。」

こちらの研究をご覧ください。CardiogramはApp Storeから無料でダウンロードできます。

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