Äänten tekoälyanalyysin käyttäminen sydämen vajaatoiminnan kompensaation ennustamiseen (STEREO)

Sydämen vajaatoiminta on yleinen tila, jossa sydän ei pysty toimittamaan haluttua sydämen minuuttitilavuutta joko heikentyneen tai jäykän sydänlihaksen vuoksi. Se vaikuttaa yli 2 prosenttiin Yhdistyneen kuningaskunnan väestöstä (esiintyvyys on noin 200 000 tapausta vuodessa), mikä johtaa 5 prosenttiin kaikista kiireellisistä sairaalahoidoista, ja se kuluttaa noin 2 prosenttia NHS:n vuosibudjetista (noin 2 miljardia puntaa vuodessa). Siksi sydämen vajaatoiminta ei ole vain merkittävä syy sairaalahoitoon, vaan se tarjoaa johtavan mahdollisuuden vähentää ehkäistävissä olevia hoitoon pääsyä.

Akuutti dekompensoitu sydämen vajaatoiminta (ADHF) on lääketieteellinen hätätilanne, joka vaatii kiireellistä huomiota. Se johtaa yleensä sairaalahoitoon ja on merkittävä tekijä siihen liittyvissä terveydenhuoltokustannuksissa. ADHF:lle on yleensä tyypillistä hengästymisen nopea heikkeneminen levossa tai rasituksessa keuhkopöhön (keuhkolaskimotukoksen) vuoksi ja nesteen kertymä, joka johtaa jalkojen turvotukseen sekä lukemattomiin muihin oireisiin, mukaan lukien väsymys, ruokahaluttomuus ja niin edelleen.

Potilaalla esiintyy tavallisesti asteittain tai äkillisesti alkavia tyypillisiä oireita (hengenahdistus, väsymys ja nesteen kerääntyminen jalkoihin). Stabiloitumisen ja ADHF:n alkuhoidon jälkeen potilaat siirtyvät tasannevaiheeseen, jossa sydän pysyy vakaana. Ajan myötä useimmat potilaat kuitenkin kokevat useita ADHF-jaksoja, jotka tyypillisesti pitenevät ja joita erottavat lyhyemmät välit. Ruuhka liittyy taustalla olevaan kohonneeseen sydämenpaineeseen, joka on yleensä toissijainen tilavuuden ylikuormituksesta, jolla on keskeinen rooli sydämen vajaatoiminnan patofysiologiassa, esittelyssä ja ennusteessa. Keuhkojen kongestio on yksi tärkeimmistä diagnostisista ja terapeuttisista kohteista sydämen vajaatoiminnassa. Volyymiylikuormituksen aiheuttaman keuhkotuhkon havaitseminen aikaisemmin on avainasemassa lähestyvän uudelleensairaalahoidon estämisessä ja tarjoaa ihanteellisen tilaisuuden optimoida sydämen vajaatoiminnan hoitoa yhteisössä.

ADHF:n varhainen havaitseminen yhteisössä on viime kädessä ensimmäinen askel tehokkaan potilashoidon tarjoamisessa. HF:n huono tunnistaminen sen monien epämääräisten/epäspesifisten oireiden vuoksi johtaa usein diagnoosin ja hoidon viivästymiseen. Viive potilaalla HF-dekompensaation oireiden kehittymisen ja lääkärin hakeutumisen välillä on usein huomattava, ja siihen vaikuttavat oireiden alkamisnopeus ja vaikeusaste. Siksi tarvitaan luotettava ja helposti saatavilla oleva tapa arvioida avohoitopotilaiden kroonista nestetilaa, jotta dekompensaatio voidaan havaita varhaisessa vaiheessa, kun asianmukainen toimenpide on mahdollista. Äkillinen hengenahdistus (dyspnea) nesteen kerääntymisestä keuhkoihin (akuutti keuhkopöhö) saa yleensä nopean yhteyden lääkäriin, kun taas asteittainen turvonneiden jalkojen ja nilkkojen ilmaantuminen (perifeerinen turvotus) liittyy todennäköisemmin viivästyksiin. hoitoa etsiessään. Keskimääräinen viive oireiden ilmaantumisen ja sairaalaan tulon välillä vaihteli 2 tunnista 7 päivään. Sydämen vajaatoiminnan oireet kehittyvät usein vähitellen eivätkä näytä vaarallisilta, mikä saattaa selittää osan havaituista viivästyksistä hoidon hakemisessa.

Viime vuosina useat pilottitutkimukset ovat osoittaneet yhteyden puheen biomarkkerien ja sydämen vajaatoimintapotilaiden systeemisen ja/tai keuhkokongestion laajuuden välillä. Esimerkiksi vuonna 2017 tehdyssä tutkimuksessa 10 (8 M, 2F) potilasta, joilla oli akuutti dekompensoitunut sydämen vajaatoiminta ja jotka olivat sairaalahoidossa suonensisäisellä diureettihoidolla, osoitti, että hoidon jälkeen potilailla oli suurempi määrä automaattisesti tunnistettua narinaa, lisääntynyt perustaajuus ja vähentynyt cepstraalisten piikkien näkyvyyden vaihtelu, mikä viittaa siihen, että puheen biomarkkerit voivat olla HF:n varhaisia ​​indikaattoreita. Tutkimus osoitti myös, että HF-peräisen turvotuksen vakavuus, joka vaaditaan mitattavissa olevaan äänen muuttamiseen, on pieni verrattuna ruumiinpainon lisäämiseen tarvittavaan vaikeusasteeseen, mikä viittaa siihen, että puheen biomarkkereista voisi tulla tehokkaampi ei-invasiivinen väline HF-potilaiden seurantaan kuin päivittäiset painot. . Vuonna 2021 toisessa tutkimuksessa arvioitiin etäpuheanalyysin toteutettavuutta dynaamisen nesteylikuormituksen arvioinnissa hemodynaamista hoitoa saavilla sydämen vajaatoimintapotilailla. He suorittivat sarjapuheen/äänen mittauksia viidelle hemodialyysipotilaalle. Analyysi tehtiin sovelluksella, joka ei jaa tekoälyalgoritmiaan. He osoittivat tilastollisesti merkittäviä eroja valituissa puheen biomarkkereissa eri nestetilan tasoilla potilaiden edetessä hoidon aikana. Myöhemmin vuonna 2022, kun verrattiin ADHF-potilaiden äänitallenteita vastaanottopäivänä ja kotiutuspäivänä 40 akuutin dekompensoituneen sydämen vajaatoiminnan vuoksi vastaanotetun potilaan otokseen, havaittiin merkittäviä eroja kaikissa viidessä testatussa märkäpuhemittauksessa. (pääsy) vs. kuiva (purkaus) tallenteet.

Erikseen vuonna 2022 tehdyssä tutkimuksessa arvioitiin akuutin (N=68) ja vakaan (N=36) potilaiden puhe- ja taukomuutoksia äänitallenteissa ja havaittiin, että taukojen suhde oli 14,9 %:n kasvu akuuttia HF-potilailla. He löysivät myös positiivisen korrelaation NT-Pro-BNP-tason kanssa. Toisessa vuonna 2022 tehdyssä tutkimuksessa tutkittiin sekä Mel-Frequency cepstral Coefficient (MFCC) -ominaisuuksia että glottaalipuheen ominaisuuksia vertaamalla otosta 25 terveestä puhujasta (7F, 18M) ja 20 potilaasta, joilla oli mistä tahansa syystä HF (LVEF:stä riippumatta). Ominaisuuden valinnan jälkeen he kehittivät ennustavia malleja neljällä eri luokitusmenetelmällä (SVM, ET, Adaboost ja FFNN). MFCC:n ja Glottal-puheominaisuuksien yhdistelmän perusteella he pystyivät ennustamaan ADHF:n tarkkuudella 88–94 %, todellisen positiivisen arvon ollessa 79,47 % ja todellisen negatiivisen 82,69 %:n tarkkuudella.

Suorittamalla laajan paneelin kliinisiä arviointeja, tutkimuksia sekä oireisiin perustuvia kyselylomakkeita tutkimuksessa, johon osallistui jopa 250 sydämen vajaatoimintapotilasta, tutkijat pyrkivät hyödyntämään viimeaikaista työtä ja kehittämään uudenlaisen tekoälypohjaisen sovelluksen älylaitteeseen. joka voi havaita keuhkojen tukkoisuuden lisääntymisen potilaan yskän, äänen, hengityksen ja rintaäänien hienoista muutoksista. Tämä antaa avaintietoa sydämen vajaatoimintaa sairastaville potilaille ja heidän kliinisille ryhmilleen, koska ne havaitsevat oikein progressiivisen nesteen kertymisen potilaan keuhkoihin ennen kuin potilaalle kehittyy merkittäviä oireita. Varhaisen vaiheen keuhkokongestioiden havaitseminen auttaa kliinikoita kohdistamaan hoitoa tehokkaammin. Tämän toivotaan auttavan minimoimaan ja viime kädessä ehkäisemään toistuvan hätäsairaalahoidon tarvetta kehottamalla potilasta ottamaan yhteyttä (yhteisön) sydämen vajaatoimintatiimiinsä ja mahdollistamaan aikaisemman avohoidon ennen uudelleensairaalahoitoa akuutissa vaiheessa.

Tämän tutkimuksen onnistuneen tuloksen perusteella toteutetaan tuleva kliininen interventiotutkimus, jolla testataan tästä NHS:n sydämen vajaatoiminnan hoitoa koskevasta tutkimuksesta saadun tekoälytyökalun kliinisiä ja toiminnallisia etuja, mikä tasoittaa tietä tällaisten ratkaisujen mahdolliselle käyttöönotolle. rutiininomaisessa kliinisessä käytännössä.