低・中所得国では、先天性心疾患を抱える子どもたちが適切な心臓ケアを受けられない状況が深刻です。その最大の理由は、専門医と高度な診断技術へのアクセスが限られていること。米国ボストン小児病院の心臓専門医・ジョシュア・メイヨリアン氏とジョン・トライドマン氏が立ち上げた「先天性心疾患人工知能（CHAI）ラボ」は、こうした格差を解消するため、AIを活用した診断ツールの開発に取り組んでいます。このラボは、心臓専門医、コンピュータ科学者、データ解析専門家が協力し、小児心疾患の診断・管理に特化したAIを開発しています。 主な取り組みは、広く利用可能で低コストな心電図（ECG）にAIを組み合わせた「AI-ECG」の開発です。ECGは体にセンサーをつけるだけで簡単に取得でき、世界中の病院で利用可能。CHAIラボは、このシンプルなデータから、心臓のリズムだけでなく、ポンプ機能の異常や構造的問題をAIが検出できるようにしました。ある研究では、AI-ECGがワルフ・パーキンソン・ホワイト症候群や長QT症候群といった重篤な疾患を、商用ソフトや経験豊富な医師よりも正確に検出。特に、心筋の収縮異常（心室機能不全）をECGのQRS波形の微細な変化から予測する能力は、従来の臨床判断では見過ごされがちな重要な発見です。 この技術により、専門医がいない地域でも、ECGデータをもとにAIが危険な心疾患を早期にスクリーニングでき、緊急治療のタイミングを早められます。また、スポーツ健診や突然死リスクの調査など、大規模なスクリーニングの実現も可能に。CHAIラボは、60年分の匿名化された貴重な臨床データを活用し、多様な人種・地域の患者に適応するようAIモデルを検証。医師や患者からのフィードバックも取り入れ、信頼性と安全性を高めています。 「専門医を世界中に送ることはできないが、私たちの知見をAIを通じて共有できる」とメイヨリアン氏は語る。CHAIラボの目標は、先進医療の知見をAIで世界に広げ、すべての子どもに公平な心臓ケアの機会を届けること。