カリフォルニア州のシーダーズ・シンアイ病院が開発した人工知能（AI）プログラム「HF-AI」が、心不全患者の入院を大幅に削減する可能性を示した。このAIは、心不全の一種である「射出分率低下型心不全」の患者を対象に、自宅で測定した血圧データをスマートフォンアプリ経由で送信し、リアルタイムで治療のアドバイスを医師に提供する仕組みだ。研究は『JACC: Heart Failure』に掲載され、50人の患者を対象に3か月間の実証実験が行われた。 HF-AIは2020～2022年の同病院の心不全患者データと、国内外の心不全治療ガイドラインをもとに学習させた。患者の血圧データを分析し、医師に薬の追加や用量調整の提案を行う。研究結果によると、医師がAIの提案を受け入れた割合は90.8％に達し、ガイドラインに基づく治療薬の使用が2倍以上に増加した。また、介入前の6か月間に23人が入院していたが、介入後の6か月間では6人まで減少し、入院率は74％の大幅な低下を達成した。 研究の筆頭著者で、シーダーズ・シンアイ病院心臓病部門長兼デジタル治療部門長を務めるラジ・カンダワラ医師は、「心不全患者は入院や死亡のリスクが極めて高い。HF-AIにより、自宅での血圧データをもとに治療を早期に調整できるため、多くの患者を病院に運ぶ必要が減る」と強調した。 研究チームは、今後、より多くの患者を対象にHF-AIの有効性をさらに検証する予定だ。この取り組みは、遠隔モニタリングとAIの融合が、慢性疾患の予防的管理において大きな可能性を秘めていることを示している。