Vyšetření srdeční a se srdcem související patologie pomocí jednokanálového elektrokardiogramu

Cílem studie: vytvořit, vyhodnotit diagnostickou účinnost a pilotně aplikovat metodu screeningu srdečních a srdci souvisejících patologií na základě analýzy jednokanálového elektrokardiogramu s využitím prvků umělé inteligence. Jedná se o prospektivní, kontrolovanou, jednocentrickou, observační, nerandomizovanou studii. Ve studii je plánováno zařazení alespoň 4000 pacientů starších 18 let do trénovacího vzorku a 1000 pacientů ve věku 18 let a starších do testovacího vzorku (celkový počet pacientů je alespoň 5000 osob). Pacienti budou do studie zařazeni, pokud podstoupili kompletní vyšetření (laboratorní, klinické a instrumentální), umožňující verifikaci nebo vyloučení srdečních a srdci souvisejících patologií v souladu s aktuálními doporučeními. Pro detekci srdečních vad a srdečního selhání: expertní echokardiografický protokol, krevní testy na kardioselektivní markery a zátěžové testy, pokud jsou indikovány. Pro detekci ischemické choroby srdeční: detekce významné koronární stenózy při zobrazení koronárních tepen: perfuze myokardu nebo stanovení frakční koronární rezervy průtoku, nebo zátěžová echokardiografie. Pro hypertenzi: opakovaná měření krevního tlaku v ordinaci, 24hodinové monitorování krevního tlaku. Pro ischemickou chorobu srdeční: klidové EKG a dlouhodobé Holterovo monitorování. Pro srdci související patologie: krevní testy: hladiny hemoglobinu a červených krvinek, glukóza, glykovaný hemoglobin, orální glukózový toleranční test, kreatinin, hladiny kyseliny močové, celkový cholesterol, lipoproteiny nízké a vysoké hustoty a triglyceridy. Dodatečné vyšetřovací údaje budou zohledněny, pokud byly provedeny mimo protokol této studie. Během průběhu studie autoři práce nezasahují do výše uvedeného rozsahu vyšetření, které je prováděno u pacientů v souladu s klinickými doporučeními. Všichni pacienti zařazení do studie podstoupí záznam EKG ve standardním svodu I po dobu 1 minuty dvakrát, následovaný spektrální analýzou získaných dat, která budou uložena ve vzdáleném monitorovacím centru Univerzity Sechenov bez propojení s osobními údaji pacientů. Jednokanálové EKG bude zaznamenáno pomocí přenosného jednosvodového monitoru EKG CardioQvark. Je navržen jako kryt pro iPhone. Je registrován u Federální služby pro dohled nad zdravotnictvím 15. února 2019. RZN č. 2019/8124.Osobní údaje pacienta (příjmení, jméno, patronymikum, datum narození, kontaktní informace) nebudou přenášeny ani zohledňovány. Každému pacientovi je přiděleno individuální číslo, které není spojeno s jeho/jejími osobními údaji. Poté bude provedena spektrální analýza elektrokardiogramu pomocí spojité vlnkové transformace, jejíž principy jsou založeny na Fourierově transformaci. Analýza zahrnuje vyhodnocení následujících parametrů (níže uvedené parametry budou vypočteny jako medián takt-cyklu):• TpTe - čas od vrcholu do konce T-vlny• VAT - čas od začátku QRS k R-vrcholu• QTc - korigovaný QT interval.• QT / TQ - poměr délky QT k délce TQ (od konce T do začátku QRS následujícího komplexu).• QRS_E - celková energie QRS vlny na základě vlnkové transformace• T_E - celková energie T-vlny na základě vlnkové transformace• TP_E- energie hlavního zubu T-vlny na základě vlnkové transformace• BETA, BETA_S - koeficienty asymetrie T-vlny (jednoduché a vyhlazené verze)• BAD_T - příznak kvality T-vlny (zda je vyjádřena v aktuálním svodu• QRS_D1_ons - energie náběžné hrany R-vlny (na základě vlnkové transformace "první derivace")• QRS_D1_offs - energie sestupné hrany R-vlny (na základě vlnkové transformace "první derivace")• QRS_D2 - špičková energie R-vlny (na základě vlnkové transformace "druhé derivace")• QRS_Ei (i = 1,2,3,4) - energie QRS-vlny ve 4 frekvenčních pásmech (2-4-8-16-32 Hz) na základě vlnkové transformace• T_Ei (i = 1,2,3,4) - energie T-vlny ve 4 frekvenčních pásmech (2-4-6-8-10 Hz) na základě vlnkové transformace• HFQRS - amplituda vysokofrekvenčních složek QRS vlny. Dodatečně použité parametry:• TpTe, VAT, QTc - jsou duplikovány pro kontrolu správnosti zpracování záznamu (hodnota UCC by měla být přibližně rovna mediánu po taktech).• QRSw - šířka QRS.• RA, SA, TA - amplitudy R, S, T-vln, jsou použity pro normalizaci výše uvedených parametrů.Statistická analýza a modelování budou provedeny pomocí Python V3.8.8 a R V.4.0, stejně jako SPSS v.17.Bude analyzována korelace mezi různými kombinacemi časových, amplitudových a frekvenčních parametrů EKG a přítomností srdečních a srdci souvisejících patologií. Určité parametry budou zahrnuty do různých modelů multivariační analýzy: Lasso regrese, Náhodný les, Vícevrstvý perceptron, Podpůrné vektorové stroje a Rozhodovací strom. Bude vybrán model s nejvyšší diagnostickou přesností, na kterém bude algoritmus testován.Výsledkem této studie bude vývoj a validace algoritmu pro identifikaci různých srdečních a srdci souvisejících patologií na základě analýzy parametrů jednokanálového EKG. Bude také podniknut vývoj programu pro lékařské použití.Koncové body studie: • Parametry jednokanálového EKG, které významně korelují s přítomností různých srdečních a srdci souvisejících patologií; • Senzitivita, specificita a diagnostická přesnost multivariačních modelů pro analýzu dat jednokanálového EKG; • Diagnostická přesnost algoritmu při testování na testovacím vzorku pacientů.