AID-OMIE - Intelligence artificielle dans la détection de l'infarctus du myocarde occlusif en médecine d'urgence (AID-OMIE)

Objectif et hypothèse de l'étude L'étude émet l'hypothèse que l'interprétation assistée par intelligence artificielle (IA) de l'électrocardiogramme (ECG) à 12 dérivations peut améliorer les soins aux patients réanimés après un arrêt cardiaque hors de l'hôpital (OHCA) en permettant une détection plus rapide et plus précise. d’infarctus du myocarde par occlusion (OMI). Cette approche diagnostique améliorée pourrait réduire le temps requis pour la revascularisation, améliorer les résultats pour les patients et diminuer les activations inutiles des laboratoires de cathétérisme cardiaque. L'objectif principal de l'étude est d'évaluer l'efficacité d'un modèle ECG alimenté par l'IA pour identifier l'OMI aiguë chez les patients OHCA dont l'ECG post-retour de circulation spontanée (ROSC) ne montre pas d'élévation ST.

Méthodes

Il s'agit d'une étude observationnelle rétrospective impliquant des patients OHCA à Bolzano, en Italie, qui répondent aux critères d'inclusion suivants :

OHCA de 2018 à 2025 Âgé de 18 ans ou plus. ROSC atteint après un arrêt cardiaque. A subi une angiographie coronarienne (CAG) dans les sept jours suivant l'OHCA. Rapports préhospitaliers ECG et CAG post-ROSC disponibles.

Les critères d'exclusion comprennent l'arrêt cardiaque à l'hôpital (IHCA), l'arrêt cardiaque traumatique, l'arrêt cardiaque d'une cause non cardiaque et les images ECG de mauvaise qualité ou corrompues. Les ECG post-ROSC seront analysés à l'aide de l'application PMcardio, un outil d'IA pour l'interprétation des ECG. Les données seront entièrement anonymisées avant stockage. Les graphiques de coronarographie seront examinés pour détecter la présence de lésions athéroscléreuses, le degré de rétrécissement artériel et le débit de thrombolyse dans l'infarctus du myocarde (TIMI), qui évalue le flux sanguin dans les artères coronaires.

Résultats de l'étude Le résultat principal est la sensibilité et la spécificité de l'ECG assisté par IA dans la détection de l'OMI chez les patients dont l'ECG post-ROSC ne montre pas d'élévation ST. Les critères de jugement secondaires incluent la fréquence des OMI chez les patients OHCA sans élévation du segment ST et la capacité du modèle d'IA à exclure avec précision l'OMI dans ces cas.