L'algoritmo ECG AI identifica la disfunzione sistolica del ventricolo sinistro
Lasciate un messaggio
L'algoritmo ECG AI identifica la disfunzione sistolica del ventricolo sinistro
I pazienti che si presentano al pronto soccorso (DE) con dispnea hanno una disfunzione sistolica ventricolare sinistra (LV), utilizzando elettrocardiogrammi analizzati dall'IA.
Demilade Adedinsewo, MD, ricercatrice principale presso il Dipartimento di medicina cardiovascolare presso la Mayo Clinic di Jacksonville, in Florida, ha dichiarato a Healio: "L'ECG AI può rilevare la funzione sistolica del ventricolo sinistro più velocemente e con maggiore precisione nei pazienti con respiro corto rispetto a NT-proBNP. Migliorare e accelerare la diagnosi del pronto soccorso e fornire un'opportunità unica per identificare i pazienti cardiaci ad alto rischio in anticipo e collegare i pazienti a cure cardiovascolari appropriate".
pazienti con difficoltà respiratorie
Nello studio retrospettivo, pubblicato su Circulation: Arrhythmias and Electrophysiology, i ricercatori hanno analizzato i dati di 1.606 pazienti (età media 68 anni; 47% donne) tra maggio 2018 e 2019. Difficoltà respiratorie per 2 mesi. Questi pazienti avevano almeno un ECG entro 24 ore ed entro 30 giorni dalla loro visita in PS. Sono stati esclusi quelli con insufficienza cardiaca sistolica, diastolica o inspiegabile precedentemente diagnosticata.
L'esito primario di questo studio era l'identificazione di nuovi pazienti con disfunzione sistolica ventricolare sinistra (definita come frazione di eiezione ventricolare sinistra del 35% o inferiore) entro 30 giorni dalla visita in PS. Gli esiti secondari sono stati definiti come pazienti con una frazione di eiezione ventricolare sinistra (LVEF) inferiore al 50% trovata entro 30 giorni dalla presentazione. Entrambi i risultati sono stati determinati da ECG valutati da una rete di deep learning, un algoritmo AI-ECG sviluppato e convalidato per identificare LVEF del 35% o inferiori senza ulteriore ottimizzazione o formazione.
Il tempo mediano all'ECG dopo la visita in PS è stato di 1 giorno.
Nei pazienti di emergenza con dispnea, l'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore per l'algoritmo AI-ECG per identificare la nuova disfunzione sistolica ventricolare sinistra era 0.89 (IC 95%, 0.{{5} }.91). L'algoritmo aveva un'accuratezza dell'85,9 percento (95 percento CI, 84.1-87.6), una specificità dell'87 percento , una sensibilità del 74 percento , un valore predittivo positivo del 40 percento e un valore predittivo negativo di 97 per cento.
L'algoritmo è stato anche in grado di identificare i pazienti con una LVEF inferiore al 50 percento con un'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore di 0.85 (95 percento CI, 0.83-0.88 ) con una precisione del 86 percento (95 percento CI, 84.2-87.7). Ciò ha anche raggiunto una specificità del 91%, una sensibilità del 63%, un valore predittivo positivo del 62% e un valore predittivo negativo del 92%.
I ricercatori hanno anche valutato un panel di {{0}} pazienti con valori disponibili di peptide natriuretico di tipo B N-terminale. Livelli di NT-proBNP superiori a 800 pg/mL indicavano una nuova disfunzione sistolica ventricolare sinistra, con un'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore di 0,8 (IC 95%, 0.76-0.84).
"L'attuale studio è retrospettivo e sono necessari studi prospettici per valutare l'impatto dell'AI-ECG sugli esiti clinici a lungo termine, che il nostro team di ricerca sta attualmente valutando", ha affermato Adedinsewo in un'intervista.
Adedinsewo ha aggiunto che la tecnologia è attualmente utilizzata in tutto il suo sistema sanitario. Ha detto a Healio: "Questo strumento AI-ECG è attualmente disponibile in tutti i siti della Mayo Clinic ed è accessibile attraverso il nostro sistema di cartelle cliniche elettroniche, inoltre, lo strumento ha recentemente ottenuto l'autorizzazione all'uso di emergenza dalla FDA a maggio per lo screening di diagnosi confermate o lasciato disfunzione ventricolare in pazienti con sospetto nuovo coronavirus”.
Il potenziale per far progredire la cura del paziente
In un editoriale correlato, il dott. Kazi T. Haq del Knight Cardiovascular Institute presso l'Oregon Health and Science University di Portland, Oregon, e colleghi hanno scritto: "Nel complesso, i risultati di Adedinsewo et al. Mostrano che l'IA utilizza uno standard {{ 0}}l'elettrocardiogramma con elettrocatetere potrebbe migliorare l'identificazione dell'insufficienza cardiaca di nuova insorgenza nei pazienti con dispnea nei reparti di emergenza. Si tratta di una strategia facile da utilizzare nella pratica clinica e potenzialmente in grado di migliorare significativamente l'assistenza ai pazienti".