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このレビューでは、10年間の心不全リスクを予測する12誘導心電図波形を使用して、標準的な臨床スコアを上回る公開AIツールであるECG2HFモデルを評価します。

この独立検証研究では、AI強化ECGモデルが多様な集団において左室収縮機能障害を効果的に検出できることを確認し、最大0.93のAUC値を達成した。しかし、モデルの透明性とデータ共有に関する重要な課題が残っている。

このレビューは、ノイジーな単一リード心電図（ECG）から心不全リスクを予測するAIアルゴリズムを評価し、大規模な多国籍コホートからの証拠を統合し、従来の臨床スコアを超えてAI-ECGモデルがリスク層別化を改善することを強調しています。

AIRE-CHBは、新しいAI強化型心電図モデルで、既存の二束枝ブロック評価を上回る新規完全心房洞ブロックの予測性能を示し、リスク層別化と管理における有望な臨床応用が期待されます。

ミオトニックジストロフィー1型（DM1）の患者において、ヒス-心室間隔（HV間隔）を用いた電気生理学的検査（EPS）は、主要な徐脈性不整脈イベントを予測する上で心電図（ECG）よりも優れています。これは、EPSを用いた閾値によるリスク分類の向上を示唆しています。

前向き研究では、12リードECG特徴に基づいて訓練された機械学習モデルが胸部痛患者の死亡予測においてHEARTスコアを上回ることが示され、リスクに基づくケアの精度が向上しました。