Apple Watchなどウェアラブルデバイスの心房細動検出に関するレビュー

スマートウォッチ

 無症候性心房細動(Af)は虚血性脳卒中のリスクの増加と関連しています。最近の研究ではApple WatchなどのスマートウォッチやウェアラブルデバイスがAfの検出に有用とされています。今回、Apple Watchなどウェアラブルデバイスの心房細動検出に関するレビューを紹介します。

Ann Transl Med. 2019 Sep;7(17):417. doi: 10.21037/atm.2019.06.79.

要旨

 心房細動(AF)は、米国では500万人以上の人々に影響を与え、脳卒中の少なくとも15%から25%を占めるという大きな健康問題となっている。心房細動は無症候性または不顕性であり、最初の症状は18%が脳卒中であり、心房細動は脳卒中の時にしか発見されない。不顕性心房細動は虚血性脳卒中のリスク増加と関連していることが証明されており、最近の研究ではウェアラブルデバイス、特にスマートウォッチが非常に効果的であり、一般集団における無症候性心房細動のスクリーニングのための新しい方法である。それらによって心房細動に関連した死亡率や罹患率を減少させることができると考えられる。本論文では、ウェアラブルデバイスで心拍数をモニターする光電式容積脈波記録法(PPG)技術が、無症候性または発作性心房細動を診断するのに十分な精度があるかどうかを検討することを目的としている。また、この技術を一般集団に実際に導入することの選択肢、この診断法の実現可能性、従来の心電図(EKG)と比較した場合の感度と特異性、診断された場合のクリニックによる実際のフォローアップとその後の心房細動の治療についても検討している。「スマートウォッチ」「心房細動」「ウェアラブル」「カルディア」の様々な組み合わせでMedline検索を行い、2019年6月1日以前に発表された主要無作為化試験を特定し、本レビューに含めるようにした。同時に、関連する試験を確実に含めるために、主要な診療ガイドライン、試験の参考文献、関連するレビューを検討した。ナラティブレビューの項目の選択には、著者間のコンセンサスを用いた。

 一般集団における心房細動の検出におけるスマートウォッチ技術の有効性を検討するために、主要試験のデータをレビューした。レビューされた試験では、心房細動の診断におけるアップルウォッチ、Kardia、サムスンのウェアラブルデバイスを評価した。心拍数やリズムの非侵襲的な外来評価として利用できる健康モニタリング機器の役割を果たすことができるスマートウォッチ、ウェアラブルデバイスの消費者利用が増加しているという事実は、注目すべきである。間欠的な短い心電図記録を長期にわたって繰り返すことで、心房細動の検出感度が有意に向上し、単回の短時間測定の心電図と比較して4倍の症例が診断された。この分野には限界があり、さらなる研究が必要であるため、ウェアラブル技術は究極の心房細動の診断ツールとしてではなく、一般の人々が不整脈の告知を受けた際に確認のために医師の診断を受けることで、心房細動に伴う罹患率や死亡率の予防につながると考えられる。

背景

 心房細動(AF)は、米国では500万人以上が罹患しており、健康上の大きな問題となっている。心房細動は一般集団と比較して脳卒中のリスクを5倍に増加させ、重大な死亡率と罹患率に関連している。米国では、心房細動は脳卒中の少なくとも15~25%を占めている。心房細動は無症候性または不顕性であり、最初の症状は18%が脳卒中であり、心房細動は脳卒中時に新たに発見される。さらに、心房細動の有病率は年齢とともに増加し、65歳以上では有病率が4.4%となり、以前に未診断の心房細動が1.4%を占めている。米国では、これまで診断されていなかった無症候性の心房細動の患者は約70万人と推定され、費用負担は32億ドルと推定されている。

 不顕性心房細動は虚血性脳卒中のリスク増加に関連しているが、これまでは短時間の一時的な心電図や長時間の埋め込み型レコーダーによる歩行型心電図(EKG)モニタリングでしか検出されていなかったため、不顕性心房細動の診断を支援するためには、日常的に使用されているウェアラブルデバイスの活用が必要である。スマートウォッチの人気が高まるにつれ、2016年だけでも3億2,500万台以上が販売され、米国人口の13%がスマートウォッチを所有しており、国民の40%がスマートウォッチの入手に興味を示していることから、これらのデバイスは急速に手首やポケットに携帯する商品になりつつある。これらのウェアラブルデバイスの使用は、不顕性心房細動の診断に効果的である必要があり、偽陽性の場合には不必要な救急(ER)の受診や患者の不安による医療費の増加、偽陰性の場合には罹患率や死亡率につながる診断を見逃してしまう可能性がある。

 最近の開発では、ウェアラブルデバイス、特にスマートウォッチが非常に効果的であり、一般集団における不顕性心房細動のスクリーニングのための新しい方法であることが指摘されている。この技術はスマートウォッチだけに限定されるものではないが、携帯可能な1誘導心電図や心拍数を検出するスマートフォンアプリは、動悸などの症状が発生した際のイベントレコーダーとして機能するが、継続的なモニタリングを提供しないことで制限される可能性がある。

考察

 このレビューでは、ウェアラブルデバイスの背後にある技術とその有効性について論じる。また、異なるフォーマットでのこの技術のさらなる実装についても言及する。

光電式容積脈波記録法(PPG)

 PPGは、光の透過または反射を測定することで心臓の容積変化を測定する。収縮期には、圧力の上昇により血管内に前方への脈が強制的に入る。この装置は皮膚に光を当てて、センサーに反射して戻ってくる光の量の差を測定することで脈拍を検出する。センサーは通常、動脈が近位にある部分の皮膚に設置される。したがって、心拍数はアルゴリズムを用いて測定される。PPG技術は、物理的なセンサー、スマートウォッチ、心拍数を測定するための電話アプリに使用することができる。

 医療用とされるPPGは、洞調律での心拍数の測定において正確である(相関係数0.96)。しかし、洞性頻脈時の心拍数を過小評価し、身体活動時には精度が低下するという制約がある。消費者用のPPGデバイス(Apple watch、Fitbitなど)をテストしたところ、洞性リズムでも精度が高かった。スマートウォッチからのPPGデータをディープニューラルネットワーク(DNN)で分析して心房細動を検出した小規模な研究では、標準的な12誘導心電図と比較して、感度98.0%、特異度90.2%の結果が得られた。このことは、PPG技術を用いて得られたデータをアルゴリズムで解析することで、ウェアラブルデバイスでの心房細動の診断に有効であることを証明している。

 また、PPG 技術をスマートフォンのアプリに実装することで、心拍数を測定することも可能である。米国では人口の 77%がスマートフォンを所有しており、一般人口の不規則な心拍数を検出するための対策として実装することが可能である。iphone用のアプリ「Cardiio Rhythm」は、携帯電話のカメラを光センサーとして実装し、心拍数の測定値を取得した。高血圧、糖尿病、65 歳以上の被験者 1,013 名を対象とした外来試験では、感度 92.9%(95% CI: 77-99%)、特異度 97.7%(95% CI: 97-99%)、陽性予測値(PPV)53.1%(95% CI: 38-67%)、陰性予測値(NPV)99.8%(95% CI: 99-100%)で心房細動を検出できることが明らかになった。このアプリは人から連続的な心拍数データを取得することはできないが、ランダムな心拍数チェックは不顕性心房細動を発見することが可能で、動悸がイベントレコーダーのように作用して心房細動のエピソードを拾い上げることができる。

Apple watch研究

 Apple watchの研究は、Apple watchによる不整脈検出とそれに続く不整脈通知アルゴリズムによる心房細動の識別能力を評価することを目的として実施された419,297人の参加者を対象としたプロスペクティブ、シングルアーム、オープンラベル試験である。主要エンドポイントは、心電図上での30秒以上の心房細動と、心電図とタコグラム上での同時心房細動であった。心拍数は、腕の動きが少ない期間にアップルウォッチでPPG波形として記録される。一定期間の心拍数であるタコグラムが作成される。タコグラムが不規則な心拍数を検出した場合、アルゴリズムがトリガーされて、腕の最小の動きの間に不規則な脈拍数を持つ4つの確認用タコグラムを取得する。4つの確認用タコグラム(最初の不規則なタコグラムを含む合計5つ)が得られた後、参加者は電話通知を介して警告を受ける。この通知は、参加者に遠隔医療の医師に接続するように促す。医師は、Apple watchの測定値と症状から得られたデータに基づいて、患者がすぐに医療処置を必要とすると判断した場合には、救急(ED)に行くように患者に助言するか、あるいは、参加者に携帯型心電図を推奨し、Apple watchと同時に最大7日間装着し、研究期間の終わりに分析のために返却する。

 試験対象者は、心房細動や心房粗動の既往歴がなく、現在抗凝固療法を使用していない 22 歳以上の人とした。平均年齢は41歳で、22~39歳が52%を占めた。約2,161人が心拍数不規則の告知を受け、そのうち658人が心電図を受けたが、分析のために返却されたのはわずか450人であった。届出率は65歳以上の高齢者が最も高かった。通知を受けて心電図を装着したコホートの34%で心房細動が検出された。これは、より長い心電図のモニタリングにより、より多くの人が心房細動と診断された可能性があることを否定するものではない。現在の発作性不整脈診断の標準となっている心電図の同時装着で検証されたApple watchで使用されているPPG技術の解析結果から、タコグラムのPPVは0.71(95%CI:0.69~0.74)、5回のタコグラムをトリガーとした通知のPPVは0.84(95%CI:0.76~0.92)であることが判明した。

 本研究では、Apple watchが不顕性心房細動の初期診断ツールとして有効である可能性が示されたが、コホートの大部分は若年者であり、65歳以上の75,000人の目標登録者には届かなかった。また、21%が高血圧症、5%が糖尿病であり、比較的健康な集団であった。研究後の調査では、57%が研究で実施された遠隔医療システム以外の医療支援を求めており、そのうち36%が追加検査を受け、33%が専門医に紹介され、28%が新たな薬の服用を開始したことが明らかになっているが、この研究では、通知を受けた患者の自己申告にも依存している。これは、通知を医師にさらに精査してもらおうと、大多数が真剣に考えていたことの表れとも言える。

カルディアバンド(KB)

 KBは、Apple Watchのアクセサリーとして使用するために設計されたAliveCor社製の製品である。この製品はI誘導を模倣しており、30秒間心電図波形を記録することができる。Bumgarnerらは、電気生理学的に解釈された12誘導心電図と同様に、KBアルゴリズムが心房細動を洞調律から区別できるかどうかを評価するために、100人の参加者を対象とした単一のセンター、プロスペクティブ、非ランダム化、裁定者盲検試験を実施した。KBアルゴリズムが心電図波形に与えることができる3つのラベルは、「心房細動の可能性がある」(リズムの不規則性とP波の欠如に基づく)、「正常」(心房細動が検出されず、心拍数が50〜100拍/分である)、「未分類」(心房細動が検出されず、心拍数が50未満または100拍/分を超えるか、または記録がノイズまたは30秒以上であり、記録の34%を占める)である。対象は18~90歳の心房細動の既往歴があり、予定された電気的除細動のために来院した人たちである。平均年齢は68歳であり、169人の患者の心電図とKBの同時記録が行われたが、そのうち15人は心房細動ではなく洞調律であったために心電図をキャンセルした。

 陽性の読影値のうち、電気生理学者が解釈した12誘導心電図記録と比較して、KBアルゴリズムは感度93%(95%CI:86-99%)、特異度84%(95%CI:73-95%)、k係数0.77(95%CI:0.65-0.89)で心房細動を正しく検出した。KB記録の169件すべてを検査した電気生理学者(合計147件を解釈できたが、そのうち22件は主にベースラインアーチファクトのために非解釈であった)は、電気生理学者が解釈した12誘導心電図記録と比較して、99%の感度(95%CI:96-100%)、83%の特異度(95%CI:74-92%)、および0.83のk係数(95%CI:0.74-0.92)で心房細動を正しく検出した。このように、本研究は心房細動の検出にKBアルゴリズムが有効であることを示しており、医師のレビューによると感度が向上していることが示された。

 しかし、著者らは、サンプルサイズが小さいことや、すべての患者が電気的除細動を予定するのに十分なほど有意な心房細動を有していることなど、本研究の限界を指摘している。また、参加者の17%が女性であること、社会経済的地位が調査されていないこと、ペースメーカーや除細動器が埋め込まれている患者が除外されていること、参加者が過去に電気的除細動器を使用したことがないことなどから、一般化の可能性にも限界があるかもしれない。参加者がKBを使用する練習をすれば、未分類の読影値は減少したかもしれないが、KBの使用方法を各指導記録の直前に指導されたため、これらの研究環境以外ではKBのパフォーマンスは低下する可能性がある。すでに心房細動が知られている患者を含むこの研究では、不顕性心房細動の検出における有効性についてのコメントが制限されている。

携帯型心電図デバイス

 スマートフォンを心電図モニターとして使用するもう一つの方法は、すでに米国食品医薬品局(FDA)の認可を取得し、CEマークを取得している AliveCor Heart Monitor(AHM)や My Diagnostick ハンドヘルド心電図スティックのようなシングルチャンネル心電図リズムを取得、保存、転送するための電極が埋め込まれた特別なスマートフォンケースなどの周辺機器とのインターフェイスによるものがある。

 Chanらの外来試験では、AliveCor心臓モニターを使用して記録された1誘導心電図を解析し、2人の循環器医による追跡結果をレビューし、高血圧、糖尿病、および/または65歳以上の患者を対象とした基準値を提供した。この研究では、AliveCor自動アルゴリズムの診断感度は71.4%(95% CI: 51-87%)、特異度は99.4%(95% CI: 99-100%)、PPVは76.9%(95% CI: 56-91%)、NPVは99.2%(95% CI: 98-100%)であることが判明した。

 病院集団における心房細動スクリーニングのための2台のハンドヘルドシングル心電図装置の使用性、精度、費用対効果を決定するために、心臓病棟または老人病棟に入院している患者445人を対象に、2台のハンドヘルド心電図装置(My DiagnostickおよびAliveCor)による心房細動スクリーニングを実施した研究が行われた。各装置の自動化アルゴリズムの性能を、12心拍6誘導心電図の完全記録に対して評価した。装置が埋め込まれている患者を除外した後、自動アルゴリズムの感度と特異度は最適ではなかった(循環器科:MyDiagnostickはそれぞれ81.8%と94.2%、AliveCorはそれぞれ54.5%と97.5%)(老年科:89.5%と95.7%、AliveCorは89.5%と97.7%、AliveCorは89.5%と97.5%)(MyDiagnostickではそれぞれ89.5%と95.7%、AliveCorではそれぞれ78.9%と97.9%)。

 手動解釈は感度を高めるが特異度を低下させ、検出された患者1人当たりのコストは2倍になるが、単独で12誘導心電図スクリーニングを行うよりは低コストであることに変わりはない。

 1誘導のスマートフォン心電図の盲検化された臨床医による解釈の正確性については、プロスペクティブで盲検化された観察的コホート研究を実施することで調査された。AHMは、Kardiaアプリケーションを使用してiPhone 6-Plusスマートフォンとペアリングされた。iPhoneの背面にある2つの電極に指を置いて、3つの連続した30秒のI誘導記録(iEKG)を得た。各AHM記録に続いて、自動リズム解析は、心房細動の可能性、正常な洞調律、未分類のいずれかとしてリズムを記録した。iEKG トレースの前に、12 誘導心電図を、除細動前と除細動後の両方で取得した。未分類(不正確とマークされた)測定値を含むすべての心電図の精度を評価したところ、AHMは感度(77%)と特異度(76%)の低下を示した。

 これらのデバイスは、使いやすく、携帯性が高く、低コストであり、迅速な心電図の記録が可能であり、経験豊富なスタッフを必要とせず、また、多くの場合、心電図の即時解釈を提供するアルゴリズムを内蔵しているため、日和見スクリーニングに最も関心が寄せられている。ただ、それらの使用には限界がある。誤診結果の大部分は、検出アルゴリズムに影響を与えた可能性のある指の動きのアーチファクトによって破損したパルス波形に起因している。この問題は、スマートフォンアプリケーションをクリニック以外の場所で使用する場合、例えば、数週間またはそれ以上の期間に渡って自宅で繰り返し使用するなど、分析なしの設定でより多くのモーションアーチファクトが発生する可能性があるため、特異度の低下につながる可能性がある。誤検出が多いと、臨床医が心房細動を除外するための作業が増える可能性がある。このアプリケーションのもう一つの欠点は、脳卒中のリスクをもたらす可能性があり、心房細動を伴うことが多い心房粗動を検出できないことである。

結論

 心拍数やリズムの非侵襲的な外来評価として使用できる健康モニタリング機器としての役割を果たすことができるウェアラブルデバイス、スマートウォッチの消費者の使用が大幅に増加しているという事実は、間違いなく新しいものである。ウェアラブル技術の違いと心房細動の検出における有効性は、さまざまな研究で実証されている。アップルの研究では、大多数の研究者が通知を受けた後に医療の助けを求めていることが示されており、心強いものとなっている。一方で、偽陽性の場合は利用者に過度の不安を与え、不必要なERの受診による医療費の増加を招く可能性がある。心房細動の診断がついていない人を対象とした不整脈通知システムは、不顕性心房細動の集団を発見するのに役立つと考えられる。

 最近のエビデンスでは、断続的な短い心電図記録を長期にわたって繰り返すことで、1回のタイムポイントの心電図測定に比べて4倍の症例が診断され、心房細動検出の感度が有意に向上したことが示されている。このことから、これらのウェアラブルデバイスは、ホルターモニターやイベントモニターなどの他のデバイスと比較して、モニタリングの断続的な性質や分析のために返却する必要性がなく、クラウド上にデータが保存されており、どこからでも評価することができ、継続的な心電図モニタリングのための優れたリソースとして機能するという事実がさらに強調されている。さらに、侵襲的な埋め込み型ループレコーダーと比較して、長期間のスクリーニングのための非侵襲的な方法でもある。データによると、98%の患者はウェアラブル技術を便利だと感じており、90%の患者が従来のホルターモニタリングシステムとは対照的に、症状のあるエピソードの間に心拍数を決定するためにこれらのデバイスを使用する可能性が高いと回答している。

 しかし、この技術は年齢などの患者特有の障壁によって制限されている可能性がある。心房細動の有病率は年齢とともに著しく増加するが、高齢者ほどこれらのウェアラブル技術の採用に抵抗感があるかもしれない。アップル社の心臓研究のコホートは、圧倒的に若くて健康な人が多かった。さらに、ハイリスク集団における心房細動の検出におけるウェアラブルデバイスの有効性を判断するための研究が必要とされている。さらに、受動的な検出の要素があるスマートウォッチと比較して、スマートフォンのアプリやハンドヘルド心電図は、心電図波形を記録するためにユーザーが参加するという能動的な側面を持っている。不適切な使用は適切なデータを得られない可能性がある。スマートウォッチであっても、手の動きによって引き起こされる不適切なデータ測定を克服しなければならず、誤検出が生じる可能性がある。技術的な欠点は、これらのデバイスと検出アルゴリズムに使われたより多くの研究開発で改善されるようにすすめられている。これらのデバイスの将来的な反復研究は、不顕性心房細動をより良く検出するために、その効率を向上させるだろう。

 これらのデバイスは、コミュニティのスクリーニングプログラムで使用された場合、費用対効果が高いことが示され、心房細動治療の効果のフォローアップ評価にも使用できる。このように、ウェアラブル技術は、心房細動の診断のための究極ツールとしてではなく、一般の人々が心房細動に関連する罹患率や死亡率の予防につながる確認のために、不整脈があることを通知された際に医師の診断を求めることができるようにするための手段としての役割を果たすことができる。

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