人工知能対応聴診器による心血管疾患のトリプル検出 (TRICORDER)

心不全（HF）は、心臓が血液を適切に送り出すことができない状態です。 この病気はますます一般的になり、英国国民保健サービス (NHS) 予算の 4% を消費し、ほとんどの癌よりも致死率が高くなります。 心不全の早期診断と治療により、生活の質と生存率が向上します。 受け入れがたいことに、患者の 80% は、非常に体調が悪く緊急入院が必要な場合にのみ心不全と診断されており、生存率は低くなり、NHS の治療費は高額になります。 これは主に、一般開業医（GP）が心不全の疑いをチェックするための使いやすいツールを持っておらず、患者は血液検査や病院での評価を含む、長くてめったに完了しない診断経路に頼らなければならないためです。

研究者らは以前、人工知能対応聴診器（AI聴診器）が、患者が症状を発現する前であっても（年齢、性別、民族に関係なく）92%の精度で15秒以内に心不全を検出できることを実証している。 GP は聴診器を使用しながら、心音と電気活動を記録し、内蔵の人工知能を使用して HF を検出します。

この臨床試験の目標は、プライマリケアチームに心不全検出用の AI 聴診器を提供することの臨床的および費用対効果を判断することです。 AI 聴診器を提供するかどうかという主な質問に答えることを目指しています。

1. 心不全の全体的な検出が増加します
2. 緊急入院後に心不全と診断される患者の割合を減らす
3. 医療システムのコストを削減

英国の北西ロンドンとノースウェールズの200のプライマリケア実践者がクラスターランダム化対照試験に募集される。つまり、プライマリケア実践者の半数は直接臨床ケアに使用するAI聴診器を使用するようランダムに割り当てられ、残りの半数はAI聴診器を使用することになる。ない。 研究者はグループ間の臨床結果とコストの結果を比較します。