この研究は、人工知能(AI)を用いて心電図から推定した年齢と実際の年齢との差が、心房細動に対するカテーテルアブレーション治療後の再発リスクを予測する新たな指標となる可能性を示した。

この研究では、ResNetを基盤としたAIモデルを用いて心電図から年齢を推定する手法を採用した。モデルの信頼性を確保するため、まず4つの多国籍データセット（計41万4,804件の心電図）で検証を...