MIT、Mass General Brigham、Harvard Medical Schoolの研究チームが、心不全患者の予後を最大1年前に予測できるディープラーニングモデル「PULSE-HF」を開発しました。Lancet eClinical Medicine誌に発表されたこの研究は、心不全治療における早期介入の可能性を大きく広げるものです。
PULSE-HFは「Predict changes in left ventricULar Systolic function from ECGs of patients who have Heart Failure」の略で、心電図（ECG）データから左室駆出率（LVEF）の変化を予測します。従来の心不全AI研究の多くが「検出」に焦点を当てていたのに対し、PULSE-HFは「予測」を行う点で画期的です。Hacker Newsでは「医療AIの実用化が着実に進展。予防医療への応用に期待」との声が上がっています。
研究では、Massachusetts General Hospital、Brigham and Women's Hospital、そして公開データセットMIMIC-IVの3つの患者コホートを用いて後ろ向き検証が行われました。共同筆頭著者でMIT博士課程のTeya Bergamaschi氏によると、「心不全と診断された人の約半数が5年以内に亡くなる」とのことで、早期予測による治療介入の重要性を強調しています。
Redditでは「タンパク質ベース創薬設計の生成AIモデルも同時期に発表」との言及があり、医療・創薬分野でのAI活用が多方面で進んでいることがうかがえます。PULSE-HFのような予測モデルが臨床現場に導入されれば、リスクの高い患者を早期に特定し、適切な治療介入によって予後改善につながることが期待されています。