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宮脇敦士「医療ビッグデータから見えてくるもの」

医療・健康・介護のコラム

スマートデバイスで「隠れ」心房細動を把握 技術の進歩で健康格差が広がる懸念も

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脳梗塞の最大のリスクファクター

 脈拍数の検出は心房細動という、脈が不規則になる病気の早期発見に役立つことが知られています。

 心房細動は、脳梗塞(こうそく)の最大のリスクファクターの一つで、例えば、75歳未満の他に病気のない人でも心房細動があると年間2%程度の人に脳梗塞が起こると言われています。75歳以上で、脳梗塞、糖尿病、心不全、高血圧すべての既往がある場合は脳梗塞の発症率は年間18%にも上ります。

 心房細動の困ったところは、いわゆる「隠れ」心房細動があるところです。特に心房細動初期には、発作性心房細動と言って、「時々脈が不規則になるが、ほとんどの時間は正常」ということがよく起こります。

 困ったことに、この隠れ心房細動の脳梗塞発症リスクは、ずっと心房細動になっている人とあまり変わらないと言われています。これまで隠れ心房細動を見つけるには、何日も心電図をつけているしかなかったため、心房細動の見逃しが問題になっていました。

 その点、上に述べたようなスマートデバイス、特にPPGという技術は、日常的に装着しているだけで脈拍数を測定できるため、たとえ、医療機器ほどの精度がなくても、心房細動をより多く拾い上げることができる可能性があります。

感度95% 特異度98%

 精度の点でも、最近の報告ではPPGによる脈拍数の測定により、心房細動を感度95%(実際に心房細動がある人のうち見逃されるのは5%)、特異度98%(実際に心房細動がない人のうち、間違って心房細動と判断されるのは2%)で見つけることができると報告されており(2)、これまで見つけることができなかった心房細動の方をより早期に見つけて、必要な医療につなげることができると考えられます。

 これらのデバイスの一部はすでに米国などでは医療機器として認可も受けています。日常的に使用しているものから大規模なデータを収集し、それを実際に利用者に還元していくという形でのビッグデータの利用が、すでに始まっています。

 このような新しい技術は、私たちの医療へのアクセスを向上させ、健康を改善させる可能性を秘めています。しかし一方で、「健康格差」の拡大につながる可能性も懸念されます。

1 Perez et al., NEJM, 2019.
2 Wang et al., JAMA Netw Open, 2021.
3 Miyawaki et al., JMIR, 2021.

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宮脇 敦士(みやわき・あつし)

 2013年、東京大学医学部医学科卒業、医師免許取得。せんぽ東京高輪病院・東京大学医学部附属病院で初期研修後、東京大学大学院医学系研究科社会医学専攻にて、医療政策・応用統計を専攻し、19年に博士号取得。東京大学特任研究員、筑波大学研究員、日本学術振興会特別研究員、Harvard T.H. Chan School of Public Health 客員研究員などを経て、20年から東京大学大学院医学系研究科社会予防医学講座助教。大規模データを用いて良質な医療を皆に届けるにはどうすればよいかということを研究している。

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