Erkennung von Herzerkrankungen mit Einkanal-EKG unter Verwendung künstlicher Intelligenz (DAVID1)

Herzinsuffizienz mit reduzierter linksventrikulärer Ejektionsfraktion (EF) ist eine relativ häufige Herzpathologie mit erheblichen klinischen Auswirkungen. Menschen mit reduzierter linksventrikulärer EF haben ein erhöhtes Risiko für plötzlichen Tod, ventrikuläre und atriale Arrhythmien und akute hämodynamische Dekompensation aufgrund von Herzinsuffizienz. Es gibt bewährte medizinische Interventionen, die den plötzlichen Herztod und Komplikationen bei Menschen mit verminderter linksventrikulärer EF verhindern. Leider sind einige Menschen mit verminderter linksventrikulärer EF asymptomatisch oder haben unspezifische Symptome wie Dyspnoe und würden diese Interventionen nicht rechtzeitig erhalten. Derzeit gibt es keine wirksamen Methoden zum Screening auf asymptomatisch verringerte linksventrikuläre EF in der Bevölkerung, da der Nachweis einer niedrigen EF die Verwendung einer Echokardiographie erfordert. Es besteht ein erheblicher Bedarf an der Identifizierung neuer Technologien, die dazu beitragen können, Menschen mit verminderter linksventrikulärer EF auf einfache, effektive und zuverlässige Weise zu erkennen.

Eko Devices bietet eine Cloud-basierte Plattform von Point-of-Care-Herzscreening-Geräten und maschinellen Lernalgorithmen, die eine effektivere Erkennung und Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen ermöglichen. In dieser Studie werden wir das Eko DUO-Gerät verwenden, um Einzelableitungs-EKG-Daten zu sammeln.

Das Eko DUO ist ein von der FDA zugelassenes und CE-gekennzeichnetes elektronisches Stethoskop, das die Audioaufzeichnung von Herztönen zur Erstellung eines Phonokardiogramms (PCG) sowie die Aufzeichnung eines Einkanal-Elektrokardiogramms (EKG) ermöglicht. Der DUO bietet 60-fache Audioverstärkung, Reduzierung von Umgebungsgeräuschen, eine Abtastrate von 4000 Hz und 4 Audiofilter. Die EKG-Komponente besteht aus 2 Edelstahlelektroden, einem 0,01-Hz-Hochpassfilter, einem wählbaren 50/60-Hz-Netzfilter und einer 500-Hz-Abtastrate. Die de-identifizierten auskultatorischen DUO-Aufzeichnungen werden drahtlos über Bluetooth an die sichere, HIPAA-konforme Eko-Anwendung auf einem Smartphone oder Tablet übertragen, die es dem Benutzer ermöglicht, Herztonaufzeichnungen wiederzugeben, Notizen zu aufgezeichneten Audiodaten zu kommentieren und Aufzeichnungen zu speichern. Diese Daten werden in Echtzeit mit einem sicheren, HIPAA-konformen, Cloud-basierten Amazon Web Services (AWS)-Datenbankserver synchronisiert, der von Eko Devices verwaltet wird.

Es wurde bereits gezeigt, dass künstliche Intelligenz, die Informationen aus einem 12-Kanal-EKG verarbeitet, dabei helfen kann, Menschen mit verminderter linksventrikulärer EF1 zu identifizieren. Unter Verwendung von gepaarten 12-Kanal-EKG- und Echokardiogrammdaten, einschließlich der linksventrikulären Ejektionsfraktion, von 44.959 Patienten an der Mayo Clinic wurde ein Faltungs-Neuron trainiert, um Patienten mit niedriger Ejektionsfraktion zu identifizieren. Beim Test an einer unabhängigen Gruppe von 52.870 Patienten zeigte das Modell eine Fläche unter der Kurve ("AUC") von 0,93 und eine Genauigkeit von 86 %. Wir haben auch eine Single-Lead-Version des gleichen Algorithmus entwickelt, die in einer klinischen Umgebung leichter zugänglich sein wird, da sie mit einem Single-Lead-EKG-Gerät wie dem Eko DUO-Gerät verwendet werden kann. Wir schlagen vor, die Leistung dieses neuen Modells anhand der aktuellen Studie zu validieren.