多施設共同試験でAI臨床アラートが心臓弁治療率を向上
AIを活用した臨床アラートが、35病院を対象とした多施設共同試験で心臓弁疾患の治療率を40%改善した。このシステムは適時の介入を増加させ、異なる患者集団間での医療アクセスの格差を減少させた。
人工知能を活用した電子臨床医通知は、心臓弁疾患患者の適時の評価と治療を著しく改善することが、多施設共同試験からの新たなデータで明らかになった。ALERT試験は、AIを活用したアラートが患者の心血管状態について臨床医に通知する効果が通常ケアより27%高く、その結果、弁介入が相対的に40%増加し、90日以内の多職種心臓チーム評価が27%増加したことを示した。
この研究は、米国5つの医療システム（35病院を含む）で765人の臨床医が2,016件の心エコー検査を依頼したもので、主要評価項目である、インデックス心エコー検査後の90日以内の外科的または経カテーテル弁介入までの時間、および多職種心臓チーム診療所受診までの時間を達成した。結果は、電子臨床医通知が通常ケアと比較して1.27の勝利比を達成したことを示した。
試験データによると、経カテーテル大動脈弁置換術（TAVR）の全症例の大多数（90%）を白人患者が占めており、黒人、ヒスパニック、アジア人、その他の人種グループの患者は白人患者と同じ割合でTAVR治療を受けていない。さらに、大動脈弁狭窄症の女性患者は、男性と比較して適時の評価と弁介入への紹介を受ける可能性が低く、依然として有意な医療格差を経験している。
この研究では、ガイドラインで示された治療基準を満たす可能性があるが治療計画が確立されていない、有意な大動脈弁狭窄症または僧帽弁閉鎖不全症患者を自動的に特定するAIを活用したケア経路プラットフォームを利用した。症状を伴う重症大動脈弁狭窄症は、米国で年間約25万人に影響を与える一般的でありながら重度の心臓弁疾患の形態であり、AHA/ACCガイドライン基準によると依然として治療不足の状態にある。
未治療の症状を伴う重症大動脈弁狭窄症は、2年以内の死亡率リスクが高いにもかかわらず、特に人種的・民族的マイノリティグループの患者や特定の血行動態プロファイルを持つ患者の間で、有意な治療不足が持続している。この研究は、診断と専門医紹介を加速するリアルタイム臨床アラートの価値を強調し、人種、民族、地理、血行動態、その他の要因に関わらず、より多くの患者がガイドラインに基づいた救命医療にアクセスできるようにすることを支援している。
この研究の結果は、ニューオーリンズで開催された米国心臓病学会年次科学セッションで発表され、同時にJournal of the American College of Cardiology誌に掲載された。