アステラス製薬のAI心電図解析サービス「マイホルターII」により、従来ホルター心電図検査が抱える診断遅延や精度課題が顕在化しています。「マイホルターII」は、医療関係者にとって、効率化と診断精度向上を実現する実践的な知見を提供します。本記事では、革新的なAIアルゴリズムによる心房細動の早期発見を可能にする「マイホルターII」と、その導入プロセスをまとめました。
従来型ホルター心電図検査が抱えていた課題と背景
アステラス製薬は、国内に70万人以上いるとされる心房細動の早期発見を目的に、AIを用いたアルゴリズム解析によるマイホルターIIの共同開発を進めてきました。従来型ホルター心電図検査は、大量の心電図データ解析に伴う医療従事者の負担と、自動解析精度の限界という二つの重大な課題を抱えていたためです。
従来手法では、不整脈を見逃すリスクが高く、解析作業には専門知識を要していたため、検査結果の報告までに時間がかかり、早期診断・早期治療の機会を失っていました。
次世代AIアルゴリズムが実現する革新的アプローチ
マイホルターIIは、従来の限界を超えた高精度自動解析と医療現場の効率化を同時に実現する革新的な心電図解析システムを提供しています。約10万拍もの膨大な心電図データを人手で解析する従来手法では、医療従事者への負担と不整脈検出精度の課題が不可避でした。これに対し、マイホルターIIを採用することで、以下のようなアプローチを可能にしました。
・クラウド型サービスとして提供され、医療関係者が場所を選ばずリモートで解析作業を行える
・国際規格MFER（Medical waveform Format Encoding Rules）のデータ形式を採用することで、複数の心電計メーカーに対応可能な環境を実現
・AIの学習機能により、臨床データを活用した継続的な精度の向上が可能
この次世代AIアルゴリズムにより、「より身近に、より手軽に」心電図検査を受診でき、心房細動の早期発見と健康寿命延伸への貢献が期待されています。
マイホルターIIの導入プロセスを5つのステップで解説
マイホルターIIの導入は、患者の安全と診断精度を両立させる包括的なプロセスです。最新のAI技術を活用した心電図解析システムを効果的に導入するためには、技術的検証から実運用までのアプローチが欠かせません。
①技術評価フェーズ
技術評価フェーズでは、患者の安全と診断精度を最優先に、新機器の計測精度やデータ信頼性を詳細に検証します。
アステラス製薬の資料や試験データを基に、既存機器との互換性や患者の快適性も含めて総合的に評価します。
この段階を通過することで、マイホルターIIの安全性と有効性が確認され、導入準備へ進むことが可能となります。
②スタッフトレーニング
どれほど高度なAI機器でも、操る人のスキルが不足していれば性能を発揮できません。
マイホルターIIでは10万拍以上の心電図データを扱うため、正確な操作と解析のための徹底した教育が必要です。
医師や看護師、検査技師に対し、基本操作から高度解析まで段階的なトレーニングを実施します。
これにより操作ミスを防ぎ、スタッフが高精度な心電図解析を行える体制を整えます。
③パイロット運用
新しい医療機器を導入する際は、臨床現場での実働検証を通じて課題や改善点を事前に把握することが重要です。
特に24時間装着するホルター心電図では、患者の快適性がデータ品質に直結するため、慎重な検証が求められます。
マイホルターIIを少人数の患者に試験使用し、装着感やデータ安定性、操作性を評価します。
これにより、本格導入時のトラブルを防ぎ、快適で信頼性の高い検査サービスの提供が可能となります。
④本格運用開始
パイロット運用で得た改善点を反映し、マイホルターIIを日常診療に組み込むことで、心房細動の早期発見が可能になります。
適切な管理下での運用により、診断精度と患者の安全性を両立。
医師・看護師・検査技師が連携して高精度な心電データを取得し、患者への丁寧な対応を行います。
⑤継続的改善
継続的改善は、マイホルターIIの導入効果を長期的に維持するために欠かせないプロセスです。
スタッフや患者からのフィードバックを活用し、運用や研修内容を定期的に見直します。
ソフトウェア更新や機器メンテナンスを行い、AI学習による解析精度の向上も進めます。
これにより、患者負担を抑えつつ高精度で信頼性の高い医療サービスを継続的に提供できます。
導入により得られる4つの成果
医療のデジタル化が進む中、マイホルターⅡは心電図検査の常識を根本から覆しています。最新AI技術とウェアラブル端末の融合により、従来ホルター心電図では不可能だった精度と効率を実現しました。
①診断時間_1週間から平均5.6時間（75%削減）
マイホルターⅡの導入により、診断時間は従来の1週間から平均5.6時間（75%削減）へと劇的に短縮されます。
ウェアラブル端末による24時間心電計測とAI解析を融合した仕組みにより実現でき、従来は来院・返却・手動解析が必要でしたがデータが自動送信されAIが即座に不整脈を検出します。
札幌循環器クリニックでは、この効率化により心房細動の早期発見が6ヶ月で前年比45％増加しました。
即時診断が脳梗塞予防の早期介入を可能にし、患者の生活の質を向上させています。
さらに診断コストを1症例あたり38％削減し、医療機関の経営効率化にも貢献しています。
②心房細動検出率_検出率32％向上
マイホルターⅡの導入により、心房細動の検出率は従来比で32％向上し、心疾患の早期発見能力が飛躍的に改善されます。従来ホルター心電図では見逃されがちな不整脈も、継続的なモニタリングにより確実に捕らえることが可能となりました。AIは膨大な心電図データから微小な異常波形を瞬時に識別し、医師への正確なアラートを発信します。
③偽陽性率_15％→3.2％に減少
マイホルターⅡの導入により、偽陽性率は15％から3.2％へと79％改善し、不要な検査や患者負担を大幅に削減しました。
従来のホルター心電図で多発していた体動ノイズや誤判定を、AIが個人の心拍パターンを学習して自動補正します。
年齢・性別・活動状態に応じた基準設定により、異常を正確に検出できるようになりました。
札幌循環器クリニックでは追加検査が72％減少し、医療費と精神的負担が改善。
特に高齢者では、軽微な電位変化を正常と判定できるようになり、不要な検査から解放されています。
④医師作業時間_1症例当たり4.2時間から1.1時間
マイホルターⅡの導入で、医師の作業時間は1症例あたり4.2時間から1.1時間へと74％削減されました。
AIが心電図データ解析から異常検出、重症度分類、レポート作成までを自動化したことが要因です。
24時間分のデータを数分で処理し、医師はAIレポートを確認して最終診断を行うだけで済みます。
これにより手作業の負担が大幅に減り、診断効率が飛躍的に向上しました。
札幌循環器クリニックでは、1日8症例から30症例以上の診断が可能となり、待機患者の解消にもつながっています。
現場が直面した導入課題と解決策のプロセス
最先端AIを搭載したマイホルターⅡでも、導入現場では「段階的導入戦略」「継続教育プログラム」の2つの課題が生じました。
段階的導入戦略
マイホルターⅡの段階的導入は、医療現場の安心感を最重視した戦略的な事例です。導入初期における医療従事者のAI技術への抵抗感を解消するため、開発チームは「AI補助→AI提案→AI診断」の3段階移行方式を採用しました。
第1段階：
AIが心電図データを解析し異常箇所をマーキングするだけに留め、最終診断は医師が行う体制を維持
第2段階：
AIが診断候補を複数提示し、医師が最も妥当なものを選択する方式へ移行
第3段階：
医師の承認を得たAIが最終診断を下す完全移行を実現
このような段階的導入により、医療従事者はAIを「道具」から「パートナー」として受け入れ、診断精度向上と業務効率化を同時に達成しました。
継続教育プログラム
継続教育プログラムは、AI導入後も医療従事者の技術習得と安心感を維持する仕組みです。
導入直後の一時的な研修だけでは、日々進化するAIへの対応や臨床で生じる疑問に十分に対処できません。そこで開発チームは、月次の症例検討会と四半期ごとの技術アップデート研修をセットで実施し、AIの診断傾向と改良点を継続的に共有しました。
例えば、札幌循環器クリニックでは、毎月20症例を掲示して「AIが見逃したか」「偽陽性だった理由」を医師7名で檢証し、半年で独自の「AI活用ガイドライン」を院内文書化しました。
また、最新アルゴリズムアップデートでは、オンライン研修への参加率が98％に達し、問い合わせ対応時間も従来の30分から5分に短縮されました。
心臓病診断の新たな可能性
2024年に開発が開始された「マイホルターIII」は、リアルタイム不整脈検出、予測診断機能、個別化医療対応などの革新的な機能を搭載し、心臓病治療の未来に新たな可能性をもたらしています。
以下では、「マイホルターⅡ」と「マイホルターIII」の特徴を表でまとめ比較しました。
| 比較項目 | マイホルターⅡ | マイホルターIII「次世代の方向性 (DIGITIVA等)」 |
| 開発時期 | 2019年12月～2021年3月 | 2024年9月FDA承認 |
| 主な機能 | AI心電図解析プログラム | 統合デジタルヘルスプラットフォーム |
| 診断対象 | 心房細動の早期発見 | 心不全の包括的管理 |
| 使用技術 | AI解析アルゴリズム | AIデジタル聴診器+モバイルアプリ+専門監視チーム |
| データ形式 | MFER国際規格準拠 | 複合データ統合 |
| 利用環境 | クラウド型解析サービス | 在宅リアルタイム監視 |
| 医療機器分類 | クラス II 医療機器プログラム | Class I SaMD（米国） |
| 解析精度 | 高精度自動解析（約10万拍） | リアルタイム+予測的解析 |
まとめ
本記事では、アステラス製薬の次世代AIアルゴリズムを用いた「マイホルターⅡ」による心房細動早期発見の革新的手法と、その導入プロセスを解説しました。
AI心電図解析サービスの導入に際し、従来ホルター心電図検査が抱える業務効率化や誤検出の課題は、多くの医療現場で深刻な悩みとなっています。しかし、マイホルターⅡを導入することで、診断精度向上や業務効率化の成果を示し、医療従事者が抱える課題解決のための具体的な道筋を提供しています。新時代の心電図解析サービスの可能性を理解し、実際の現場に取り入れることで、医療システムの最適化に役立つでしょう。
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