OSA診断における機械聴診：ベイズ型メタアナリシス

概要

16研究（41モデル）の統合解析で、夜間音声を用いた機械聴診はOSA診断で感度90.3％・特異度86.7％を示し、在宅睡眠検査に匹敵しSTOP-Bangより優れました。スマートフォンと専門機器で精度は同等で、高サンプリング周波数や非接触マイクが感度向上に寄与しました。

主要発見

• OSA診断の統合精度：感度90.3％、特異度86.7％、診断オッズ比60.8。
• 在宅スマートフォン録音と検査室マイクで精度は同等で、深層学習と従来MLの性能も同程度。
• 高サンプリング周波数や非接触マイクで感度が向上し、出版バイアスは認められなかった。

臨床的意義

機械聴診はPSG依存を減らし、紹介前スクリーニングを強化し、一般デバイスでのアクセス拡大に貢献します。外部検証と診療フローへの統合が求められます。

限界

• データセットや評価法（ホールドアウト vs k-fold）、AHI閾値の異質性が存在。
• ホールドアウト評価による楽観性の可能性と、多様な集団での外部検証が限定的。

今後の方向性

前向き・デバイス非依存の外部検証と、一次医療での導入試験により紹介件数削減、費用対効果、患者中心アウトカムを評価する。