東京科学大学大学院の山田哲也教授（分⼦内分泌代謝学分野）らのグループは11月11日、心電図の測定データだけで糖尿病予備群を発見するAI技術を開発したと発表した。12誘導⼼電図から得られるデータの微小な違いから糖尿病予備群・糖尿病を高い精度で見つけ出すことができた。さらに、腕時計型ウエアラブル端末で計測できる1誘導心電図でも同程度の高い精度を確認した。研究グループでは、「いつでも、どこでも、誰でも糖尿病予備群を検出できる新しい予防医療の形が実現可能となる」とし、腕時計型ウエアラブル端末を⽤いた実用化を目指している。

東京都内の特定の診療所で健診を受けた20歳以上の心電図データ1万6766件を解析対象とした。12誘導⼼電図から269項⽬のデータを算出し、機械学習のモデルを用いてアルゴリズムを開発した。

糖尿病治療中、空腹時血糖値110mg/dL以上、HbA1c6.0％以上のいずれかに該当する集団を「糖尿病予備群・糖尿病群」と定義したところ、⾼い精度（AUROC＝0.851、感度＝85.7％、特異度＝70.0％）で検出できた。別のメーカーの心電計を使った施設の検証でもAUROCは0.785を示した。12誘導⼼電図のデータのうちaVL誘導のR波の⾼さや⼼拍数の変動が大きく影響していた。

研究グループは、1誘導心電図のデータが検出性能への寄与度が高いことに着目。解析の結果、AUROCが0.844、感度が82.3％、特異度が70.2％と、12誘導心電図と同等の予測性能となった。