Stabilire un modello di teleassistenza di paziente con sindrome coronarica acuta con impianto di stent cardiaco mediante un dispositivo indossabile non invasivo e un cloud di intelligenza artificiale per ridurre gli eventi avversi medici.

Le malattie cardiache sono ancora uno dei problemi di salute più importanti al mondo e sono al secondo posto tra le prime dieci cause di morte a Taiwan. La principale causa di morte è la sindrome coronarica acuta e il posizionamento di stent vascolari è il principale metodo di trattamento per la sindrome coronarica acuta. La probabilità di restenosi nei pazienti entro sei mesi dall'impianto di uno stent generale varia dal 25% al ​​40%. La riospedalizzazione e la chirurgia rappresentano un grosso onere per i pazienti e per le spese mediche del Paese. Tuttavia, non è stata ancora sviluppata una serie di strumenti clinici convenienti e accurati per determinare la prognosi dei pazienti. I dispositivi indossabili miniaturizzati sono stati la tendenza principale nello sviluppo medico negli ultimi anni. L'ECG e la tecnologia di analisi del suono cardiaco sono un dispositivo medico facile da usare per il calcolo automatico dei parametri tra cui EMAT (tempo di attivazione elettromeccanico), S4, S4, SDI (indice di dissincronia sistolica). L'ECG e il tono cardiaco potrebbero valutare la funzione cardiaca e hanno il potenziale per essere uno strumento efficace per la prognosi e le linee guida terapeutiche. Anche la variabilità della frequenza cardiaca (HRV) e l'accelerazione del pletismogramma (APG) hanno dimostrato l'effetto predittivo sull'esito dei pazienti.

Questo studio inizierà il 1 giugno 2020. Arruolaremo 400 pazienti con diagnosi di sindrome coronarica acuta e sono stati sottoposti a intervento chirurgico di stent cardiaco, e registreremo la storia medica, l'esame di routine e i farmaci, l'ECG e il cuore, la registrazione HRV e APG al momento del ricovero, prima della dimissione e ogni visita di ritorno di routine entro I anno dopo la dimissione. I pazienti indosseranno anche la fascia ECG e PPG (fotopletismografia) ogni giorno dopo la dimissione e raccoglieranno i dati longitudinali. Tutti i soggetti monitoreranno gli eventi avversi medici in 1 anno dopo la dimissione e confronteranno il valore caratteristico e prognostico di tra pazienti con e senza eventi. Pertanto, il nostro scopo di questo studio è guidare un modello di previsione del risultato efficace mediante un dispositivo non invasivo e stabilire un modello di teleassistenza del paziente con impianto di stent cardiaco per ridurre gli eventi avversi medici.