AID-OMIE – Künstliche Intelligenz zur Erkennung okklusiver Myokardinfarkte in der Notfallmedizin (AID-OMIE)

Studienziel und Hypothese Die Studie geht davon aus, dass eine durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützte Interpretation des 12-Kanal-Elektrokardiogramms (EKG) die Versorgung von Patienten verbessern kann, die nach einem Herzstillstand außerhalb des Krankenhauses (OHCA) wiederbelebt werden, indem eine schnellere und genauere Erkennung ermöglicht wird des Okklusions-Myokardinfarkts (OMI). Dieser verbesserte diagnostische Ansatz könnte die für die Revaskularisierung erforderliche Zeit verkürzen, die Patientenergebnisse verbessern und unnötige Aktivierungen von Herzkatheterlabors verringern. Das Hauptziel der Studie besteht darin, die Wirksamkeit eines KI-gestützten EKG-Modells bei der Identifizierung von akutem OMI bei OHCA-Patienten zu bewerten, deren Post-Return of Spontane Circulation (ROSC)-EKG keine ST-Hebung zeigt.

Methoden

Hierbei handelt es sich um eine retrospektive Beobachtungsstudie mit OHCA-Patienten in Bozen, Italien, die die folgenden Einschlusskriterien erfüllen:

OHCA von 2018–2025. Mindestens 18 Jahre alt. ROSC nach Herzstillstand erreicht. Innerhalb von sieben Tagen nach der OHCA wurde eine Koronarangiographie (CAG) durchgeführt. Präklinische Post-ROSC-EKG- und CAG-Berichte verfügbar.

Zu den Ausschlusskriterien gehören ein Herzstillstand im Krankenhaus (IHCA), ein traumatischer Herzstillstand, ein Herzstillstand aus einer nicht kardialen Ursache sowie minderwertige oder beschädigte EKG-Bilder. Post-ROSC-EKGs werden mit der PMcardio-App analysiert, einem KI-Tool zur EKG-Interpretation. Die Daten werden vor der Speicherung vollständig anonymisiert. Koronarangiographiediagramme werden auf das Vorhandensein atherosklerotischer Läsionen, den Grad der Arterienverengung und den Thrombolyse-in-Myokardinfarkt-Fluss (TIMI) überprüft, der den Blutfluss in den Koronararterien beurteilt.

Studienergebnisse Das primäre Ergebnis ist die Sensitivität und Spezifität des KI-gestützten EKG bei der Erkennung von OMI bei Patienten, deren Post-ROSC-EKG keine ST-Hebung zeigt. Zu den sekundären Ergebnissen zählen die Häufigkeit von OMI bei OHCA-Patienten ohne ST-Hebung und die Fähigkeit des KI-Modells, OMI in diesen Fällen genau auszuschließen.