カーバリー大学の研究チームが開発したAI搭載のデジタルステスコープが、心臓弁膜症の早期発見に有効である可能性を示した。心臓音を記録するデジタルステスコープとAIアルゴリズムを組み合わせ、1,767人の患者データを分析。このAIは、重度の僧帽弁逆流症（94％の正確さ）や重度の大動脈弁狭窄症（98％の正確さ）を、従来の診断法よりも高い精度で検出。特に、症状が出る前から病気が進行している「静かなる流行」とも呼ばれる心臓弁膜症の早期スクリーニングに有望だ。 現在、弁膜症の診断はエコー検査（エコーカード）が金標準だが、高コストで時間がかかり、NHSでは待ち時間が数か月に及ぶため、一般人口向けのスクリーニングには不向き。また、一般医師（GP）による聴診は、短い診察時間や技術の難しさから頻度が低下しており、多くの症例が見逃されている。 研究チームは、AIに「心雑音」を学習させるのではなく、エコー検査結果と照合して、人間が気づきにくい微細な音のパターンを学習させた。この方法により、明らかな雑音がないケースでも病変を検出可能になった。実際のテストでは、14人のGPと比較した結果、AIはすべての医師を上回り、一貫した高精度を発揮した。 AIは「医師の代替」ではなく、診断の補助ツールとして設計されており、数秒の記録で結果が出るため、最小限の訓練を受けたスタッフでも利用可能。重症例を迅速に除外することで、限られたエコー検査リソースを必要とする患者に集中できる。 研究チームは、実際のGP診療環境での多様な患者を対象としたさらなる臨床試験が必要とし、中等度の病変の検出は難しいと指摘。しかし、高齢化が進む社会において、早期発見で手術で治癒可能な弁膜症を防ぐ意義は大きいと強調。研究は英国国立保健研究機構（NIHR）、英国心臓財団、医学研究評議会（MRC）などの支援を受け、npj Cardiovascular Health誌に発表された。