Sydänhyökkäyksen ennustaminen koneoppimisella (PRE-HF-ML)

Kuluttajasektorin, kuten Apple Watch, tunnetut puettavat laitteet elintärkeiden toimintojen mittaamiseksi, jotka tunnetaan "pukeutuneina", ovat saaneet merkittävää suosiota. Niitä käytetään yhä enemmän myös sydän- ja verisuonien arviointiin. Esimerkiksi aikaisempi sydän- ja pulmonologian laitoksen tutkimus osoitti, että HF-potilaat ovat hyväksyneet Apple Watchin hyvin ja että keskimääräinen päivittäinen askelmäärä korreloi merkittävästi 6 minuutin kävelymatkan testin kanssa. Tutkimukset ovat sittemmin siirtyneet yksinkertaisista korrelaatioanalyyseistä monimutkaisempiin tehtäviin, kuten kliinisten laboratoriomittausten tai tapahtumien ennustamiseen, kuten dekompensaatioihin HF -potilailla.

Koneoppimismenetelmät ovat osoittautuneet sopiviksi erilaisille ennusteille sydämen vajaatoiminnan alalla. Esimerkiksi on osoitettu, että EKG-tietoja voidaan käyttää HF-riskikorvikkeen tai lisävaikutusten, kuten NT-probNP-tasojen, ikä tai sukupuolen, anemian tai munuaisten vajaatoiminnan ennustamiseen. EKG: n lisäksi multimodaaliset lähestymistavat, jotka yhdistävät useita mittauksia, ovat osoittaneet tietopohjaisen HF-riskinarvioinnin toteutettavuuden. Esimerkkejä ovat sydämen MRI: n yhdistäminen kliiniseen tietoon ennustaakseen aikaa sairaalahoitoon tai HF: n esiintyvyyden eteisvärinää.

Koska EKG yksin ei tarjoa riittävää prognostista arvoa sydämen vajaatoimintaan (HF), tämän tutkimuksen tavoitteena on edistää tekniikan tilaa sisällyttämällä lisäanturitiedot. Apple Watchia käytetään valittuna laitteena. Uutetut parametrit sisältävät hengitysnopeuden, hapen kylläisyyden, yölämpötilan, kiihtyvyystiedot ja automaattisesti johdetut parametrit (esim. Vaiheen määrä, uniajat).

Erityiset tavoitteet:

• Kerää tietoja HF -potilailta Apple Watch -sovelluksella.
• Pura ja integroi tiedot yhtenäiseen muotoon.
• Suorita korrelaatioanalyysi kliinisten parametrien kanssa.
• Kehitä algoritmi/malli kliinisten parametrien ennustamiseksi.
• Arvioi tilastollisesti kehitetyn mallin ennustava voima.

Kiinnostavat kliiniset parametrit:

• Muutokset Kansas Cityn kardiomyopatian kyselylomakkeessa (KCCQ).
• Muutokset N-terminaalisessa PRO-B-tyypin natriureettisessa peptiditasossa (NT-ProBNP).
• Muutokset hemoglobiinipitoisuudessa.
• Munuaistoiminnan muutokset (kreatiniini, GFR).
• Muutokset tavanomaisissa kliinisen tutkimuksen parametrissa: elektrolyyttit, maksan toiminnat, veren määrä, CRP, kilpirauhasen toiminta.
• Lääkityksen muutokset/säädöt hoitamalla lääkäreitä kliinisten oireiden perusteella.
• Muutokset tilavuustilassa (turvotus, ruumiinpaino, rintakehä).

KCCQ- ja NT-ProbNP-tasot mitataan sisäänpääsyn yhteydessä, ja muutokset näistä lähtötason arvoista arvioidaan kahdessa ajankohdassa: purkauspäivänä ja 90 päivää purkamisen jälkeen.

Koska tämä on tietopohjainen tutkimus, myös osana ohjeiden yhteensopivaa hoitoa kerättyjä tietoja sisällytetään ja analysoidaan korrelaatioiden suhteen. Tähän sisältyy DZHK-ydintietojoukko, joka koostuu 42 kohteesta, potilaan verinäytteistä määritettyjä laboratorioparametreja (esim. Veren määrää, seerumin analyysi, hyytymiskokeet), ehokardiografia, joka suoritettiin kahdesti sairaalahoidon aikana (esim. LV-EF, Lavi, Viel "-taudin vakavuus) , ruumiinpainon/turvotuksen tilan kehityssuuntaukset ja sairaalassa oleskelun aikana annetut lääkkeet.

Menettelykuvaus

Pääsypäivänä tukikelpoiset HF -potilaat tunnistetaan ja rekrytoidaan yllä olevien kriteerien perusteella. Jokainen osallistuja saa Apple Watchin ja johdannon sen käyttöön. Vastuuvapauspäivänä Apple Watch kerätään ja luovutetaan lääketieteellisen informaation instituuttiin tiedonpoistoa varten. Tietoanalyysi suoritetaan offline -tilassa.

Menettely tietoon perustuvalle suostumukselle

Tietoinen suostumus saadaan henkilökohtaisesti ja jakamalla kirjallisuuden ja luettavuuden vuoksi suunniteltuja kirjallisia materiaaleja. Nämä materiaalit sisältyvät tämän sovelluksen liitteeseen.

Seurantaa 3 kuukauden kuluttua

Seuranta tapaaminen on suunniteltu 90 päivää (± 10 päivää) laboratorio- ja ehokardiografisten tutkimusten vastuuvapauden jälkeen. Tämän seurannan aikana arvioidaan uudelleen laboratorioparametrit, mukaan lukien veren määrä, seerumin analyysi ja hyytymiskokeet, ja suoritetaan ehokardiografia. Myös väliaikaiset sairaalahoidot ja niihin liittyvät kliiniset tiedot (pääsy, hoitaminen, hallinnoidut hoidot) kirjataan myös.

Arviointitoimenpiteet

Väliarvojen ja virheiden välttämiseksi päätelmien mukaan erityiset toimenpiteet toteutetaan kaikkien arviointien aikana:

• Tietojoukko jaetaan koulutukseen, validointiin ja testijoukkoihin.
• Testitietojoukko puretaan alussa ja varataan yksinomaan mallin lopulliseen arviointiin.
• Koulutus- ja validointitiedot jaetaan ristiinvalidoinnilla.
• Tietovuotojen estämiseksi kaikki esikäsittelyvaiheet suoritetaan yksinomaan harjoitustietojoukkoon.
• Tulokset raportoidaan "monimuuttujaisen ennustemallin läpinäkyvän raportoinnin ohjeiden perusteella yksittäiselle ennusteelle tai diagnoosille (TRIMOD)."

Tutkimusväestö

Tutkimukseen sisältyy HF -potilaita, joilla on akuutti dekompensoitu HFREF -tyypin sydämen vajaatoiminta (vähentynyt vasemman kammion ejektiofraktio).

Havaintojakso:

1. huhtikuuta 2024-30. toukokuuta 2025 (mukaan lukien 90 päivän seuranta).

Odotettu osallistujien lukumäärä:

32 potilasta.

Odotetut riskit

HF -potilaita hoidetaan nykyisten ohjeiden mukaisesti. Lisäksi he käyttävät Apple -kelloja fysiologisten tietojen keräämiseen. Apple Watchilla on CE -merkintä, joka varmistaa kaikkien EU: n turvallisuus- ja terveydenhuollon vaatimusten noudattamisen. Apple Watchin ja ohjeiden yhteensopivan hoidon välistä vuorovaikutusta ei odoteta. Siksi tutkimukseen osallistuminen ei aiheuta osallistujille mitään lääketieteellisiä haittoja tai riskejä.

Menetelmä ja analyysi

Kehittyneiden mallien arvioimiseksi sovelletaan tavanomaisia ​​tilastollisia mittareita:

• Regressiotehtävissä (esim. KCCQ -pistemäärien muutosten ennustaminen) käytetään mittareita, kuten juuren keskimääräinen neliövirhe (RMSE).
• Luokitteluongelmia (esim. Ennustaminen anemia), kuten ROC-käyrän (AUC) ja F1-pisteiden alla olevaa aluetta, sovelletaan.