EKG AI algoritms identificē kreisā kambara sistolisko disfunkciju

EKG AI algoritms identificē kreisā kambara sistolisko disfunkciju

Pacientiem, kas nonāk neatliekamās palīdzības nodaļā (ED) ar aizdusu, ir kreisā kambara (LV) sistoliskā disfunkcija, izmantojot AI analizētās elektrokardiogrammas.

Demilade Adedinsewo, MD, galvenā pētniece Mayo klīnikas Sirds un asinsvadu medicīnas nodaļā Džeksonvilā, Floridā, Healio pastāstīja: "AI EKG var ātrāk un precīzāk noteikt kreisā kambara sistolisko funkciju pacientiem ar elpas trūkumu nekā NT-proBNP. Uzlabot un paātrināt neatliekamās palīdzības nodaļas diagnostiku un sniegt unikālu iespēju agrāk identificēt augsta riska sirds pacientus un saistīt pacientus ar atbilstošu sirds un asinsvadu aprūpi.

pacienti ar apgrūtinātu elpošanu

Retrospektīvā pētījumā, kas publicēts Circulation: Arrhythmias and Electrophysiology, pētnieki analizēja datus no 1606 pacientiem (vidējais vecums 68 gadi; 47 procenti sieviešu) no 2018. gada maija līdz 2019. gada maijam, apgrūtināta elpošana 2 mēnešu laikā. Šiem pacientiem bija vismaz viena EKG 24 stundu laikā un 30 dienu laikā pēc ED apmeklējuma. Tie, kuriem iepriekš diagnosticēta sistoliskā, diastoliskā vai neizskaidrojama sirds mazspēja, tika izslēgti.

Šī pētījuma primārais rezultāts bija jaunu pacientu ar LV sistolisko disfunkciju (definēta kā kreisā kambara izsviedes frakcija 35% vai mazāk) identificēšana 30 dienu laikā pēc ED apmeklējuma. Sekundārie rezultāti tika definēti kā pacienti, kuriem kreisā kambara izsviedes frakcija (LVEF) bija mazāka par 50 procentiem, kas konstatēta 30 dienu laikā pēc parādīšanās. Abus rezultātus noteica EKG, ko novērtēja dziļas mācīšanās tīkls, AI-EKG algoritms, kas izstrādāts un apstiprināts, lai identificētu LVEF 35% vai mazāku bez papildu optimizācijas vai apmācības.

Vidējais laiks līdz EKG pēc ED apmeklējuma bija 1 diena.

Neatliekamās palīdzības pacientiem ar aizdusu laukums zem uztvērēja darbības raksturlīknes AI-EKG algoritmam, lai noteiktu jaunu kreisā kambara sistolisko disfunkciju, bija 0,89 (95 procenti TI, 0).{{5} }.91). Algoritma precizitāte bija 85,9 procenti (95 procenti TI, 84.{11}}.6), specifiskums 87 procenti, jutīgums 74 procenti, pozitīva paredzamā vērtība 40 procenti un negatīvā paredzamā vērtība 97 procenti.

Algoritms arī spēja identificēt pacientus ar LVEF zem 50 procentiem ar laukumu zem uztvērēja darbības raksturlīknes 0.85 (95 procenti TI, 0.{5}}.88). ) ar precizitāti 86 procenti (95 procenti TI, 84.{10}}.7). Tādējādi tika sasniegta arī specifika 91 procenti, jutība 63 procenti, pozitīva paredzamā vērtība 62 procenti un negatīva paredzamā vērtība 92 procenti.

Pētnieki novērtēja arī {{0}} pacientu grupu ar pieejamām N-termināla B tipa nātrijurētisko peptīdu vērtībām. NT-proBNP līmenis, kas lielāks par 800 pg/ml, norādīja uz jaunu LV sistolisko disfunkciju ar laukumu zem uztvērēja darbības raksturlīknes 0,8 (95 procenti TI, 0.{9}}.84).

"Pašreizējais pētījums ir retrospektīvs, un ir nepieciešami perspektīvi pētījumi, lai novērtētu AI-EKG ietekmi uz ilgtermiņa klīniskajiem rezultātiem, ko mūsu pētnieku komanda pašlaik novērtē," intervijā sacīja Adedinsewo.

Adedinsewo piebilda, ka šī tehnoloģija pašlaik tiek izmantota visā viņas veselības aprūpes sistēmā. Viņa teica Healio: "Šis AI-EKG rīks pašlaik ir pieejams visās Mayo Clinic vietnēs un ir pieejams, izmantojot mūsu elektronisko medicīnisko ierakstu sistēmu, turklāt FDA nesen maijā piešķīra šim rīkam ārkārtas lietošanas atļauju apstiprinātu diagnožu skrīningam vai atstāja. kambaru disfunkcija pacientiem ar aizdomām par jaunu koronavīrusu."

Iespēja uzlabot pacientu aprūpi

Saistītā ievadrakstā Dr. Kazi T. Haks no Oregonas Veselības un zinātnes universitātes Knight Cardiovascular Institute Portlendā, Oregonas štatā, un kolēģi rakstīja: "Kopumā Adedinsewo et al. atklājumi liecina, ka — AI, izmantojot standarta {{ 0}}Svina EKG svina elektrokardiogramma varētu uzlabot jaunas sirds mazspējas noteikšanu neatliekamās palīdzības nodaļas pacientiem ar aizdusu. Tā ir klīniskajā praksē viegli lietojama stratēģija, kas var būtiski uzlabot pacientu aprūpi."