Szívbetegségek észlelése egyvezetékes EKG-val mesterséges intelligencia segítségével (DAVID1)

A csökkent bal kamrai ejekciós frakcióval (EF) járó szívelégtelenség viszonylag gyakori szívpatológia, jelentős klinikai következményekkel. A csökkent bal kamrai EF-ben szenvedőknél fokozott a hirtelen halál, a kamrai és pitvari aritmiák, valamint a szívelégtelenség miatti akut hemodinamikai dekompenzáció kockázata. Vannak olyan bevált orvosi beavatkozások, amelyek megakadályozzák a hirtelen szívhalált és a szövődményeket csökkent bal kamrai EF-ben szenvedőknél. Sajnos néhány csökkent bal kamrai EF-ben szenvedő beteg tünetmentes, vagy olyan nem specifikus tüneteik vannak, mint a nehézlégzés, és nem kapják meg időben ezeket a beavatkozásokat. Jelenleg nincs hatékony módszer a tünetmentesen csökkent bal kamrai EF szűrésére a populációban, mivel az alacsony EF kimutatásához echokardiográfia alkalmazása szükséges. Jelentős szükség van olyan új technológiák azonosítására, amelyek segíthetnek a csökkent bal kamrai EF-ben szenvedők egyszerű, hatékony és megbízható kimutatásában.

Az Eko Devices egy felhő alapú platformot kínál a szív- és érrendszeri megbetegedések hatékonyabb felismerésére és kezelésére. Ebben a tanulmányban az Eko DUO készüléket fogjuk használni az egyelvezetéses EKG adatok gyűjtésére.

Az Eko DUO egy FDA által jóváhagyott és CE-jelöléssel ellátott elektronikus sztetoszkóp, amely lehetővé teszi a szívhang hangrögzítését fonokardiogram (PCG) előállításához, valamint egy elvezetéses elektrokardiogram (EKG) rögzítését. A DUO 60-szoros hangerősítéssel, környezeti zajcsökkentéssel, 4000 Hz-es mintavételi frekvenciával és 4 audioszűrővel rendelkezik. Az EKG komponens 2 rozsdamentes acél elektródából, 0,01 Hz-es felüláteresztő szűrőből, választható 50/60 Hz-es hálózati szűrőből és 500 Hz-es mintavételi frekvenciából áll. Az azonosítatlan auskultációs DUO felvételek Bluetooth-on keresztül vezeték nélkül továbbíthatók a biztonságos, HIPAA-kompatibilis Eko alkalmazásba okostelefonon vagy táblagépen, amely lehetővé teszi a szívhangfelvételek lejátszását, a felvett hang megjegyzéseinek megjegyzését és a felvételek mentését. Ezeket az adatokat valós időben szinkronizáljuk egy biztonságos, HIPAA-kompatibilis, felhő alapú Amazon Web Services (AWS) adatbázis-kiszolgálóval, amelyet az Eko Devices kezel.

Korábban kimutatták, hogy a 12 elvezetéses EKG-ból származó információkat feldolgozó mesterséges intelligencia segíthet azonosítani azokat a személyeket, akiknél csökkent bal kamrai EF1. A Mayo Clinic 44 959 betegétől származó, 12 elvezetéses EKG és echokardiogram párosított 12 elvezetéses EKG és echocardiogram adatainak felhasználásával, beleértve a bal kamrai ejekciós frakciót is, egy konvolúciós idegrendszert betanítottak az alacsony ejekciós frakcióval rendelkező betegek azonosítására. 52 870 betegből álló független csoporton tesztelve a modell 0,93-as görbe alatti területet (AUC) és 86%-os pontosságot mutatott. Ugyanennek az algoritmusnak egy egyelvezetéses változatát is kifejlesztettük, amely klinikai környezetben is könnyebben elérhető lesz, mivel használható olyan egyelvezetéses EKG-készülékkel, mint az Eko DUO készülék. Javasoljuk ennek az új modellnek a teljesítményének validálását a jelenlegi tanulmány segítségével.