完了 OBSERVATIONAL NCT07659262

医療AI臨床試験:AIが心電図から「1年以内の死亡リスク」を予測 ― 46万件で検証するソフトウェア医療機器(NCT07659262)

National Defense Medical Center, Taiwan 更新 2026-06-24

標準の10秒・12誘導 安静時心電図をAIで解析し、1年以内の心臓関連死の確率を予測するソフトウェア医療機器(Chang Gung ECG Mortality Risk Prediction Software)を、多施設・後ろ向きコホートで検証する研究。血液検査に頼らず心電図だけで予測する点が特徴。主要評価はROC曲線下面積(AUC)。461,982件。完了。

試験の概要(一次情報)

  • 進行状況完了
  • 対象疾患Electrocardiogram、Mortality Risk Prediction
  • 介入/手法DEVICE: Chang Gung ECG Mortality Risk Prediction Software (Model: CGMH-DRP-001)
  • スポンサーNational Defense Medical Center, Taiwan
  • 目標症例数461,982 例
  • 期間2025-04-01 〜 2025-07-21

要点

  • 標準の10秒・12誘導 安静時心電図をAIで解析し、1年以内の心臓関連死の確率を予測するソフトウェア医療機器(SaMD)の検証。
  • 血液検査に頼らず心電図信号だけから予測する点が特徴(従来モデルは電子カルテに無いこともある血液値に依存しがち)。
  • 多施設・後ろ向きコホート。主要評価はROC曲線下面積(AUC)。461,982件と大規模。
  • 検査環境の整わない場所でも高リスク者を拾い、精密検査・予防へつなぐ手がかりになりうる。
  • 後ろ向きの予測性能評価。個々の予後の断定や臨床導入・介入効果の確立ではなく、予測は確率。

心電図(ECG)は、心臓の電気活動を10秒ほど記録するだけの手軽で広く使える検査である。従来、死亡や心血管イベントのリスク評価には血液検査などの数値も使われてきたが、これらは電子カルテに揃っていないこともあり、いつでも計算できるとは限らない。

本研究が検証するソフトウェア医療機器は、この制約を避け、標準の心電図の波形だけからAIで「1年以内の心臓関連死」の確率を見積もろうとするものである。

登録情報の要旨によれば、対象のソフト「Chang Gung ECG Mortality Risk Prediction Software」は、標準の10秒・12誘導の安静時心電図信号を解析し、1年以内の心臓関連死の確率を予測するAIベースのソフトウェア医療機器(SaMD)である。

本研究はこれを多施設・後ろ向きコホートで検証する設計で、主要評価項目は1年以内の心臓関連死を予測するROC曲線下面積(AUC)である。検証に用いる規模は461,982件と大きい。

なぜ重要か

どこでも撮れる心電図だけからリスクを見積もれれば、検査環境の乏しい場所でも高リスク者を拾い、精密検査・予防へつなぐ手がかりになりうる。約46万件の大規模後ろ向き検証は、実臨床に近い条件での予測性能を知る参考になる(本研究は後ろ向きの性能評価であり臨床導入や個別予後の断定ではない)。

よくある質問(FAQ)

心電図だけで死亡リスクが分かるのですか?
本研究は心電図波形からAIが1年以内の心臓関連死の確率を予測する性能(AUC)を後ろ向きに検証する段階です。予測は確率であり、個々の予後を断定するものではありません。
血液検査を使わない利点は?
従来のリスク評価は電子カルテに揃わないこともある血液値に頼りがちでした。心電図だけなら、検査環境の整わない場所でもいつでも評価できる利点が期待されます。

出典(一次情報)

出典:ClinicalTrials.gov(米国NIH/NLM・パブリックドメイン)。本サイトは医療助言を行いません。最新・正確な内容は公式をご確認ください。本サイトは NIH/NLM に推奨・認定されたものではありません。

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