Algoritmul ECG AI identifică disfuncția sistolică a ventriculului stâng
Lăsaţi un mesaj
Algoritmul ECG AI identifică disfuncția sistolică a ventriculului stâng
Pacienții care se prezintă la urgențe (UR) cu dispnee prezintă disfuncție sistolică a ventriculului stâng (VS), folosind electrocardiograme analizate prin IA.
Demilade Adedinsewo, MD, investigator principal în Departamentul de Medicină Cardiovasculară de la Clinica Mayo din Jacksonville, Florida, a declarat pentru Healio: „ECG-ul AI poate detecta funcția sistolica ventriculară stângă mai rapid și mai precis la pacienții cu dificultăți de respirație decât NT-proBNP. Îmbunătățiți și accelerați diagnosticarea departamentului de urgență și oferiți o oportunitate unică de a identifica mai devreme pacienții cardiaci cu risc ridicat și de a lega pacienții la îngrijirea cardiovasculară adecvată.”
pacienţii cu dificultăţi de respiraţie
În studiul retrospectiv, publicat în Circulation: Arrhythmias and Electrophysiology, cercetătorii au analizat date de la 1.606 pacienți (vârsta medie 68; 47 la sută femei) între mai 2018 și 2019 Dificultăți de respirație timp de 2 luni. Acești pacienți au avut cel puțin un ECG în decurs de 24 de ore și în 30 de zile de la vizita la urgență. Au fost excluși cei cu insuficiență cardiacă sistolică, diastolică sau inexplicabilă diagnosticate anterior.
Rezultatul principal al acestui studiu a fost identificarea de noi pacienți cu disfuncție sistolică VS (definită ca o fracție de ejecție a ventriculului stâng de 35 la sută sau mai puțin) în decurs de 30 de zile de la vizita la urgență. Rezultatele secundare au fost definite ca pacienți cu o fracție de ejecție a ventriculului stâng (FEVS) mai mică de 50 la sută găsită în decurs de 30 de zile de la prezentare. Ambele rezultate au fost determinate de ECG-uri evaluate de o rețea de învățare profundă, un algoritm AI-ECG dezvoltat și validat pentru a identifica LVEF de 35% sau mai puțin, fără optimizare sau antrenament suplimentar.
Timpul mediu până la ECG după vizita la urgență a fost de 1 zi.
La pacienții de urgență cu dispnee, aria de sub curba caracteristică de funcționare a receptorului pentru algoritmul AI-ECG pentru a identifica o nouă disfuncție sistolică a ventriculului stâng a fost de 0,89 (IC 95%, 0.{{5}). }.91). Algoritmul a avut o acuratețe de 85,9% (95% CI, 84.1-87.6), o specificitate de 87%, o sensibilitate de 74%, o valoare predictivă pozitivă de 40% și o valoare predictivă negativă a 97 la sută.
Algoritmul a reușit, de asemenea, să identifice pacienții cu o FEVS sub 50 la sută cu o zonă sub curba caracteristică de funcționare a receptorului de 0,85 (IC 95 la sută, 0,83-0,88). ) cu o precizie de 86 procente (IC 95 la sută, 84.2-87.7). Acest lucru a realizat, de asemenea, o specificitate de 91 la sută, o sensibilitate de 63 la sută, o valoare predictivă pozitivă de 62 la sută și o valoare predictivă negativă de 92 la sută.
Cercetătorii au evaluat, de asemenea, un grup de {{0}} pacienți cu valori disponibile ale peptidei natriuretice de tip B N-terminal. Nivelurile NT-proBNP mai mari de 800 pg/mL au 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 este retrospectiv și sunt necesare studii prospective pentru a evalua impactul AI-ECG asupra rezultatelor clinice pe termen lung, pe care echipa noastră de cercetare le evaluează în prezent”, a spus Adedinsewo într-un interviu.
Adedinsewo a adăugat că tehnologia este utilizată în prezent în sistemul ei de sănătate. Ea a declarat pentru Healio: „Acest instrument AI-ECG este disponibil în prezent în toate site-urile Clinicii Mayo și este accesibil prin sistemul nostru de evidență medicală electronică, în plus, instrumentul a primit recent autorizație de utilizare de urgență de către FDA în luna mai pentru screeningul diagnosticelor confirmate sau lăsat. disfuncție ventriculară la pacienții cu suspectare a noului coronavirus.”
Potențialul de a avansa în îngrijirea pacientului
Într-un editorial conex, Dr. Kazi T. Haq de la Institutul Cardiovascular Knight de la Universitatea de Sănătate și Știință Oregon din Portland, Oregon și colegii săi au scris: „În general, descoperirile lui Adedinsewo și colab. arată că— AI folosind un standard {{ 0}}lead ECG lead-wire ECG ar putea îmbunătăți identificarea insuficienței cardiace cu debut nou 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."
