EKG AI algoritam identificira sistoličku disfunkciju lijeve komore

EKG AI algoritam identificira sistoličku disfunkciju lijeve komore

Pacijenti koji se obraćaju u hitnu pomoć (ED) sa dispnejom imaju sistoličku disfunkciju lijeve komore (LV), koristeći elektrokardiograme analizirane AI.

Demilade Adedinsewo, MD, glavni istraživač na Odjeljenju za kardiovaskularnu medicinu na Mayo klinici u Jacksonvilleu na Floridi, rekla je za Healio: "AI EKG može brže i preciznije otkriti sistolnu funkciju lijeve komore kod pacijenata sa kratkim dahom od NT-proBNP. Poboljšati i ubrzati dijagnozu hitne pomoći i pružiti jedinstvenu priliku da se ranije identifikuju visokorizični srčani pacijenti i povežu pacijenti sa odgovarajućom kardiovaskularnom njegom."

pacijenata sa poteškoćama u disanju

U retrospektivnoj studiji, objavljenoj u Circulation: Arrhythmias and Electrophysiology, istraživači su analizirali podatke od 1.606 pacijenata (medijan starosti 68 godina; 47 posto žena) između maja 2018. i 2019. Otežano disanje tokom 2 mjeseca. Ovi pacijenti su imali najmanje jedan EKG u roku od 24 sata i unutar 30 dana od posjete ED. Oni s prethodno dijagnosticiranom sistoličkom, dijastoličkom ili neobjašnjivom srčanom insuficijencijom bili su isključeni.

Primarni ishod ove studije bio je identifikacija novih pacijenata sa sistolnom disfunkcijom LV (definiranom kao ejekciona frakcija lijeve komore od 35 posto ili manje) unutar 30 dana od posjete ED. Sekundarni ishodi su definisani kao pacijenti sa ejekcionom frakcijom lijeve komore (LVEF) manjom od 50 posto pronađenom unutar 30 dana od prezentacije. Oba ishoda su određena EKG-ima koje je procijenila mreža dubokog učenja, AI-EKG algoritam razvijen i validiran za identifikaciju LVEF-a od 35 posto ili niže bez dodatne optimizacije ili obuke.

Medijan vremena do EKG-a nakon posjete ED bio je 1 dan.

Kod hitnih pacijenata sa dispnejom, područje ispod karakteristične krivulje prijemnika za AI-EKG algoritam za identifikaciju nove sistoličke disfunkcije lijeve komore bilo je 0.89 (95 posto CI, 0.{{5} }.91). Algoritam je imao tačnost od 85,9 posto (95 posto CI, 84.1-87.6), specifičnost od 87 posto, osjetljivost od 74 posto, pozitivnu prediktivnu vrijednost od 40 posto i negativnu prediktivnu vrijednost od 97 posto.

Algoritam je također mogao identificirati pacijente sa LVEF-om ispod 50 procenata sa površinom ispod operativne karakteristične krivulje prijemnika od 0.85 (95 posto CI, 0.83-0.88 ) sa tačnošću od 86 posto (95 posto CI, 84.2-87.7). Time je također postignuta specifičnost od 91 posto, osjetljivost od 63 posto, pozitivna prediktivna vrijednost od 62 posto i negativna prediktivna vrijednost od 92 posto.

Istraživači su također procijenili panel {{0}} pacijenata sa dostupnim N-terminalnim vrijednostima natriuretskog peptida tipa B. Nivoi NT-proBNP veći od 800 pg/mL ukazivali su na novu sistoličku disfunkciju LV, sa površinom ispod operativne karakteristične krive prijemnika od 0,8 (95 posto CI, 0.76-0.84).

"Trenutna studija je retrospektivna, a potrebne su prospektivne studije kako bi se procijenio utjecaj AI-EKG-a na dugoročne kliničke ishode, što naš istraživački tim trenutno procjenjuje", rekao je Adedinsewo u intervjuu.

Aedinsewo je dodala da se tehnologija trenutno koristi u njenom zdravstvenom sistemu. Ona je rekla za Healio: "Ovaj AI-EKG alat je trenutno dostupan na svim lokacijama klinike Mayo i dostupan je putem našeg elektronskog sistema medicinske dokumentacije, osim toga, FDA je nedavno odobrila alat za hitnu upotrebu u svibnju za skrining potvrđene dijagnoze ili je napustio ventrikularna disfunkcija kod pacijenata sa sumnjom na novi korona virus."

Potencijal za unapređenje brige o pacijentima

U povezanom uvodniku, dr Kazi T. Haq iz Knight Cardiovascular Institute na Univerzitetu zdravlja i nauke Oregon u Portlandu, Oregon, i kolege napisali su: "Sve u svemu, nalazi Aedinsewoa et al. pokazuju da— AI koristeći standard {{ 0}}električni EKG provodni EKG bi mogao poboljšati identifikaciju novonastale srčane insuficijencije kod pacijenata s dispnejom u hitnoj službi. Ovo je strategija koja se lako koristi u kliničkoj praksi i ima potencijal da značajno poboljša njegu pacijenata."