Algoritmul Ecg AI poate identifica disfuncția sistolică a ventriculului stâng

Disfuncția sistolică a ventriculului stâng (LV) a fost găsită la pacienții care s-au prezentat la camera de urgență (UR) cu dispnee folosind electrocardiografii analizate cu IA.

Investigatorul principal Demilade Adedinsewo, MD, al Departamentului de Medicină Cardiovasculară de la Clinica Mayo din Jacksonville, Florida, a declarat pentru Healio: „ECG-ul AI poate detecta funcția sistolica ventriculară stângă la pacienții cu tahipnee mai rapid și mai precis decât NT-proBNP. Se poate îmbunătăți și accelerează diagnosticarea în departamentul de urgență și oferă o oportunitate unică de a identifica mai devreme pacienții cu risc crescut de boli de inimă și de a lega pacienții la îngrijirea cardiovasculară adecvată.”

Pacienți cu dificultăți de respirație

În studiul retrospectiv, publicat în Circulation: Arrhythmias and Electrophysiology, cercetătorii au analizat date de la 1.606 pacienți (vârsta medie, 68; 47% dintre femei) au avut dificultăți de respirație între mai 2018 și februarie 2019. Acești pacienți au avut cel puțin un ECG în 24 de ore. și 30 de zile de la prezentarea lor la ED. Pacienții cu un diagnostic anterior de insuficiență cardiacă sistolică, diastolică sau inexplicabilă au fost excluși.

Rezultatul principal al acestui studiu a fost descoperirea unei noi disfuncții sistolice LV (definită ca o fracție de ejecție a ventriculului stâng de 35 la sută sau mai puțin) la pacienți în decurs de 30 de zile după prezentarea la ED. Rezultatele secundare au fost definite ca fiind pacienții a căror fracție de ejecție a ventriculului stâng (FEVS) sa dovedit a fi mai mică de 50% în decurs de 30 de zile de la prezentare. Ambele rezultate sunt determinate de ECG evaluat de deep Learning Network, un algoritm AI-ECG care a fost dezvoltat și validat pentru a identifica LVEF de 35% sau mai puțin, fără optimizare sau antrenament suplimentar.

Timpul median până la examinarea ECG după prezentarea la ED a fost de 1 zi.

La pacienții cu dispnee din departamentul de urgență, aria de sub curba caracteristică de operare a receptorului (ASC) a algoritmului AI-ECG pentru identificarea noii disfuncție sistolică a ventriculului stâng a fost de 0,89 (IC 95%, 0 .86-0.91). Precizia algoritmului a fost de 85,9% (95% CI, 841-87.6), specificitatea a fost de 87%, sensibilitatea a fost de 74%, valoarea predictivă pozitivă a fost de 40% și valoarea predictivă negativă a fost de 97% .

Algoritmul a reușit să identifice și pacienții cu FEVS mai mică de 50 la sută, cu o zonă sub curba caracteristică de funcționare a receptorului de 0,85 (IC 95 la sută, 0,83-0). 88) și o precizie de 86 procente (95 procente CI, 842-87,7).

Algoritmul a reușit să identifice și pacienții cu FEVS mai mică de 50 la sută, cu o zonă sub curba caracteristică de funcționare a receptorului de 0,85 (IC 95 la sută, 0,83-0). 88) și o precizie de 86 procente (95 procente CI, 842-87,7). Acest lucru a atins, de asemenea, 91% specificitate, 63% sensibilitate, 62% valoare predictivă pozitivă și 92% valoare predictivă negativă.

Cercetătorii au evaluat, de asemenea, un grup de {{0}} pacienți cu valori disponibile ale peptidei natriuretice de tip B N-terminal. Un nivel de NT-proBNP mai mare de 800 pg/mL a indicat o nouă disfuncție sistolică VS, cu o zonă sub curba caracteristică de funcționare a receptorului de 0,8 (IC 95%, 0,76-0,84). ).

„Studiul actual a fost retrospectiv”, a spus Adedinsewo într-un interviu. „Este necesare studii prospective pentru a evalua impactul AI-ECG asupra rezultatelor clinice pe termen lung, care este în prezent evaluat de echipa noastră de cercetare”.

Adedinsewo a adăugat că tehnologia este utilizată în prezent în sistemul ei de sănătate. „Instrumentul AI-ECG este disponibil în prezent în toate site-urile Clinicii Mayo și este accesibil prin sistemul nostru de înregistrare medicală electronică”, a spus ea pentru Healio. „În plus, instrumentul a primit recent autorizație de utilizare de urgență de la FDA în luna mai pentru a verifica pacienții cu COVID-19 confirmat sau suspectat pentru disfuncție ventriculară stângă”.

Potențialul de a avansa în îngrijirea pacientului

Într-un editorial însoțitor, dr. KaziT.Haq de la Knight Cardiovascular Institute de la Oregon Health and Science University din Portland, Oregon și colegii lor scriu: „În general, descoperirile lui Adedinsewo și colab. sugerează că AI utilizând un standard {{0} }lead ECG îmbunătățește rata de recunoaștere a insuficienței cardiace noi la pacienții cu dispnee din departamentul de urgență. Aceasta este o strategie care este ușor de utilizat în practica clinică și are potențialul de a îmbunătăți semnificativ îngrijirea pacientului."