Vorhersage des neu auftretenden Vorhofflimmerns auf Patientenebene

Vorhofflimmern (AF) ist eine häufige chronische Erkrankung mit erheblichen Auswirkungen auf die Gesundheit. Viele Fälle von Vorhofflimmern werden zu spät erkannt – als Manifestation eines Schlaganfalls, einer Herzinsuffizienz oder einer anderen Komplikation. Während eine frühere Erkennung von Vorhofflimmern das Potenzial bietet, vorzeitige kardiovaskuläre Erkrankungen zu verhindern, wird ein Populationsscreening nicht empfohlen.

Vorhofflimmern (AF) ist ein führendes kardiovaskuläres Gesundheitsproblem. Es ist die häufigste anhaltende Herzrhythmusstörung, von der 1-2 % der Bevölkerung in Europa und den USA betroffen sind, mit einem Lebenszeitrisiko von einem von vier in der Allgemeinbevölkerung. Es hat eine zunehmende Prävalenz, da die Bevölkerung altert. Folglich werden diese Schätzungen wahrscheinlich zunehmen und werden derzeit unterschätzt, da Vorhofflimmern möglicherweise noch lange nicht diagnostiziert wird. Vorhofflimmern verursacht 1–3 % der Gesundheitsausgaben als Folge von Schlaganfall, plötzlichem Herztod, Herzinsuffizienz, ungeplanter Krankenhauseinweisung und damit verbundenen Komplikationen. Die daraus resultierende aufkommende AF-Epidemie und die damit verbundenen kostspieligen Komplikationen (einschließlich, aber nicht beschränkt auf Schlaganfall, Depression, Herzinsuffizienz, akutes Koronarsyndrom, kognitiver Verfall und außerplanmäßige Krankenhauseinweisungen) haben dafür gesorgt, dass AF jetzt eine große Bedrohung für eine gesunde Langlebigkeit darstellt. Die frühzeitige Diagnose von Vorhofflimmern, idealerweise vor Manifestation der ersten Komplikation, bleibt eine große Herausforderung für die öffentliche Gesundheit. Während bei manchen Patienten Vorhofflimmern mit symptomatischem Palpitationen auftreten kann, kann bei anderen die erste Diagnose von Vorhofflimmern gestellt werden, wenn sie medizinischem Fachpersonal einen Schlaganfall, eine akute kardiale Dekompensation oder eine Exazerbation von Komorbiditäten vorstellen – ein Stadium, das unnötig spät im Krankheitsverlauf eintritt. Dies liegt daran, dass viele Patienten mit Vorhofflimmern möglicherweise keine Vorhofflimmern-assoziierten Symptome haben. Angesichts der Tatsache, dass fast ein Drittel der Patienten, die auf einer Schlaganfallstation aufgenommen werden, zum Zeitpunkt ihrer Aufnahme ins Krankenhaus Vorhofflimmern haben und dass orale Antikoagulanzien das Schlaganfallrisiko bei Patienten mit Vorhofflimmern, die ein höheres Schlaganfallrisiko haben, um bis zu zwei Drittel senken, ist dies der Fall ein überzeugendes Argument für die frühere Erkennung von Vorhofflimmern. Zu diesem Zweck wird nun in nationalen und internationalen Leitlinien ein opportunistisches Screening auf Vorhofflimmern (Palpation mit anschließendem EKG bei Patienten mit unregelmäßigem Puls) bei Patienten ab 65 Jahren empfohlen. Internationale Richtlinien empfehlen auch die Verwendung eines 12-Kanal-EKGs und ambulanter Rhythmusmonitore (mit zunehmender Dauer je nach wahrgenommenem AF-Risiko) und die Ausweitung auf implantierbare kabellose AF-Rekorder bei Patienten mit vermutetem, aber nicht diagnostiziertem AF - und jeweils mit Auswirkungen auf die Gesundheitskosten und den Patienten Zufriedenheit. Während es vielversprechende Ergebnisse aus dem systematischen Screening älterer Bevölkerungsgruppen auf Vorhofflimmern mit selbstbedienten Geräten gibt, gibt es derzeit im Vereinigten Königreich (UK) keine Empfehlung für ein bevölkerungsweites systematisches Screening auf Vorhofflimmern, da noch nicht klar ist, ob diese als identifiziert wurden Risiko würde von einer frühen Diagnose profitieren. In der Tat sind Forschungsarbeiten erforderlich, um die Erkennungsraten, die diagnostische Genauigkeit und die Ergebnisse solcher Programme besser zu verstehen und um zu definieren, in welchen Teilpopulationen ein Vorhofflimmern-Screening den größten Nutzen für Patienten und die öffentliche Gesundheit bieten würde.

Die Identifizierung von Vorhofflimmern hat wichtige Auswirkungen auf den Patienten und die Klinik. Patienten mit erhöhtem Schlaganfallrisiko (CHADSVASC-Score ≥ 2) ohne Kontraindikation sollte eine Schlaganfallprophylaxe mit einem oralen Antikoagulans angeboten werden. Darüber hinaus haben die meisten Patienten mit Vorhofflimmern Risikofaktoren für einen Schlaganfall, was sie für ein orales Antikoagulans geeignet macht, und viele werden gleichzeitig an kardiovaskulären Erkrankungen (wie Bluthochdruck, Herzklappenerkrankungen oder Herzinsuffizienz) leiden, wodurch sie für weitere Untersuchungen oder Behandlungen in Frage kommen. Ebenso ist bei Patienten mit Vorhofflimmern, die ein geringes Schlaganfallrisiko haben (und daher nicht für eine orale Antikoagulation geeignet sind), eine Überwachung auf ein erhöhtes Schlaganfallrisiko ratsam. Die genaue Vorhersage, ob und wann eine Person neu auftretendes Vorhofflimmern haben wird, kann ein phänotyp- und zeitspezifisches (und damit effektiveres) Screening ermöglichen sowie mutmaßliche Risikomarker für die Ätiologie von Vorhofflimmern identifizieren. Zum Beispiel können Patienten, die derzeit einen Sinusrhythmus haben, aber ein höheres Schlaganfallrisiko haben und bei denen vorhergesagt wird, dass sie zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft Vorhofflimmern entwickeln werden, von einem Screening auf Vorhofflimmern profitieren, das näher am prognostizierten Datum liegt. Ebenso können modifizierbare Risikofaktoren für die Entwicklung von Vorhofflimmern und für das Schlaganfallrisiko im Lichte des Wissens über ein höheres Risiko für neu auftretendes Vorhofflimmern proaktiv angegangen und neue Risikofaktoren auf Kausalität untersucht werden. Andere mögliche Forschungsmöglichkeiten können die Untersuchung von Patienten umfassen, die kein Vorhofflimmern haben und für die kein Vorhofflimmern vorhergesagt wird, und die Bewertung von Lebensstil, Gerätetechnologie und pharmakotherapeutischen Strategien zur Verringerung des Risikos von Vorhofflimmern bei Patienten mit einem hohen vorhergesagten Risiko für neu auftretendes Vorhofflimmern.

Bis heute wurde eine Reihe von Tools zur Vorhersage des VHF-Risikos entwickelt, darunter unter anderem die des CHARGE-AF-Konsortiums, die Framingham Heart Study, der CHADS-Score, der CHADSVASC-Score und der CHEST-Score. Der CHEST-Score (strukturelle Herzkrankheit, Herzinsuffizienz, Alter ≥ 75 Jahre, koronare Herzkrankheit, Hyperthyreose, chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) und Bluthochdruck) wurde von 471.446 Probanden aus der chinesischen Yunnan-Versicherungsdatenbank abgeleitet und an 451.199 Probanden aus der validiert Es wurde festgestellt, dass der Korean National Health Insurance Service zukünftige Vorfälle von AF vorhersagt. Von den 4764 Teilnehmern der Framingham Heart Study wurden Alter, Geschlecht, Body-Mass-Index, systolischer Blutdruck, Behandlung der Hypertonie, die Zeit vom Einsetzen der P-Welle bis zum Beginn des ventrikulären Depolarisationskomplexes (QRS) (PR-Intervall ), klinisch signifikantes Herzgeräusch und Herzinsuffizienz wurden unter Verwendung von Überlebensmodellen als Komponenten eines Scores ermittelt, der das Vorhofflimmern nach 10 Jahren vorhersagt. Jede der bisherigen Studien ist jedoch durch eines oder mehrere der folgenden Probleme begrenzt: ihre Verwendung von geografisch entfernten Daten, historischen Daten, kleinen Datensätzen, fehlenden zeitlichen Informationen, grober Risikomodellierung mit daraus resultierender suboptimaler Modellleistung und/oder nicht ohne weiteres verfügbare Prädiktorvariablen zum Hausarzt. Verständlicherweise hat keine davon eine weit verbreitete klinische Praxis erreicht. Künstliche Intelligenz erleichtert die Verwendung riesiger Mengen von Ereignisdaten und der damit verbundenen zeitlichen Informationen (z. B. in Datensätzen der Grundversorgung), verarbeitet eine große Anzahl von Prädiktoren mit automatischen Variablenauswahltechniken, berücksichtigt Nichtlinearitäten und Wechselwirkungen zwischen Variablen, ermöglicht einen Live-Lernansatz ( wobei das Vorhersagemodell automatisch aktualisiert wird) und kann bevölkerungsweite Daten verwenden, um vorherzusagen, ob und wann es bei einer Person zu einem neuen Auftreten von Vorhofflimmern kommen wird. Eine Reihe von Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) wurde auf EHR-Daten angewendet und hat eine bessere Diagnose- und Vorhersagekraft gegenüber herkömmlichen statistischen Ansätzen in großen EHR-Daten gezeigt. Wie kürzlich betont wurde, ist es jedoch wichtig, Modelle zu identifizieren, die klinisch nützlich sind. Beispielsweise ist eine Studie, in der ein KI-fähiger EKG-Algorithmus entwickelt wurde, der Vorhofflimmern anhand von EKGs mit normalem Sinusrhythmus vorhersagte, ein wichtiger Schritt nach vorne, möglicherweise nicht in der Umgebung anwendbar, in der Routine-EKGs nicht immer verfügbar sind. Daher könnte die Entwicklung eines Vorhersagealgorithmus für neu auftretendes Vorhofflimmern aus routinemäßigen elektronischen Patientenaktendaten der Primärversorgung unter Verwendung von KI-Techniken die Möglichkeit für eine frühzeitige Übertragung in die klinische Praxis bieten. Die Forscher werden ein Lernmodell für tiefe neuronale Netze entwickeln und validieren, das in großem Umfang verknüpfte elektronische Patientenakten (EHR) aus der Primärversorgung verwendet, um das Risiko eines neuen Vorhofflimmerns vorherzusagen. Der Vorhersagealgorithmus wird trainiert und auf seine Genauigkeit und Robustheit bei der Vorhersage zukünftiger Vorhofflimmern-Ereignisse unter Verwendung von Clinical Practice Research Datalink (CPRD) – Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD) – trainiert und getestet und unter Verwendung ähnlicher Datenbanken wie CPRD-AURUM aber extern validiert an verschiedenen geografischen Standorten. Der neue prädiktive Algorithmus wird mit einer Reihe klassischer maschineller Lerntechniken sowie traditionellen statistischen prädiktiven Modellierungsmethoden verglichen. In Erwartung eines erfolgreichen Modells zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit von mindestens 5 % im Vergleich zu bestehenden Modellen könnte der Algorithmus durch frei verwendbare Software leicht verfügbar gemacht werden.