ECG AI アルゴリズムが左心室の収縮機能不全を特定

ECG AI アルゴリズムが左心室収縮機能障害を特定

呼吸困難で緊急治療室 (ED) に来院した患者は、AI によって分析された心電図を使用して、心室 (LV) 収縮機能障害を残しています。

フロリダ州ジャクソンビルにあるメイヨー クリニック心臓血管内科の主任研究員である Demilade Adedinsewo 医学博士は Healio に次のように語っています。救急部門の診断を改善および迅速化し、リスクの高い心臓病患者を早期に特定し、患者を適切な心血管治療に結び付ける独自の機会を提供します。」

呼吸困難のある患者

Circulation: Arrhythmias and Electrophysiology に掲載されたレトロスペクティブ研究では、研究者は 2018 年 5 月から 2019 年の間に 1,606 人の患者 (年齢の中央値は 68 歳、女性の 47%) からのデータを分析しました。 これらの患者は、ED 訪問から 24 時間以内および 30 日以内に少なくとも 1 つの心電図を持っていました。 以前に収縮期、拡張期、または原因不明の心不全と診断された患者は除外されました。

この研究の主要な結果は、救急外来受診から 30 日以内に左心室収縮機能不全 (左心室駆出率が 35% 以下と定義) を有する新しい患者を特定することでした。 副次評価項目は、左室駆出率 (LVEF) が 50% 未満で、受診から 30 日以内に見つかった患者と定義されました。 どちらの結果も、深層学習ネットワークによって評価された ECG によって決定されました。AI-ECG アルゴリズムは、追加の最適化やトレーニングなしで 35% 以下の LVEF を特定するために開発および検証されました。

ED訪問後のECGまでの時間の中央値は1日でした。

呼吸困難を伴う緊急患者において、AI-ECG アルゴリズムが新しい左心室収縮機能障害を特定するための受信者動作特性曲線の下の面積は 0.89 (95% CI、0.{{5}) でした。 }.91)。 アルゴリズムの精度は 85.9% (95% CI、84.1-87.6)、特異度は 87%、感度は 74%、陽性適中率は 40%、陰性適中率は97パーセント。

このアルゴリズムは、LVEF が 50 パーセント未満で、受信者動作特性曲線の下の領域が 0.85 (95 パーセント CI、0.83-0.88) の患者を識別することもできました。 ) 86 パーセント (95 パーセント CI、84.2-87.7) の精度で。 これにより、特異度 91%、感度 63%、陽性適中率 62%、陰性適中率 92% も達成されました。

研究者らは、利用可能なN末端B型ナトリウム利尿ペプチド値を持つ{{0}}患者のパネルも評価しました。 800 pg/mL を超える NT-proBNP レベルは、0.8 の受信者動作特性曲線の下の領域 (95% CI、0.76-0.84) で、新しい左室収縮機能障害を示しました。

「現在の研究はレトロスペクティブであり、研究チームが現在評価している長期的な臨床転帰に対する AI-ECG の影響を評価するには、前向き研究が必要です」と Adedinsewo 氏はインタビューで述べています。

Adedinsewo 氏は、この技術は現在、彼女の医療システム全体で使用されていると付け加えました。 彼女は Healio に次のように語った。「この AI-ECG ツールは現在、メイヨー クリニックのすべてのサイトで利用可能であり、電子医療記録システムからアクセスできます。さらに、このツールは最近、5 月に FDA から確定診断のスクリーニングまたは放置された緊急使用許可を与えられました。新型コロナウイルスが疑われる患者の心室機能障害。」

患者ケアを進歩させる可能性

関連する論説で、オレゴン州ポートランドにあるオレゴン健康科学大学のナイト心臓血管研究所のカジ T. ハク博士と同僚​​は次のように書いています。 0}}リード ECG リードワイヤー ECG は、救急部門の呼吸困難患者の新たな発症の心不全の識別を改善する可能性があります。これは臨床診療で使いやすく、患者ケアを大幅に改善する可能性がある戦略です。」