心房細動は、カテーテルアブレーション（CA）が最も効果的な治療法として広く認識されている。しかし、患者ごとにその効果が異なるため、さまざまな課題が存在する。最近の研究では、機械学習（ML）が心房細動治療において患者管理や臨床結果の最適化に有望な可能性を示している。そこで、本レビューでは、心房細動のカテーテルアブレーションを受ける患者に対するMLの応用に関する科学的証拠を評価し、特定の臨床タスクにおけるさまざまなモデルのパフォーマンスを比較した。

このレビューは、PRISMA-ScRガイドラインに従い、2023年10月7日までに発表された関連研究をPubMedやWeb of Scienceなどから検索した。最終的に23件の研究が選定され、...