AID-OMIE - 응급 의학에서 폐쇄성 심근경색 탐지를 위한 인공 지능 (AID-OMIE)

연구 목적 및 가설 이 연구에서는 12리드 심전도(ECG)의 인공 지능(AI) 지원 해석이 더 빠르고 정확한 감지를 가능하게 하여 병원 밖 심정지(OHCA) 후 소생된 환자의 치료를 개선할 수 있다는 가설을 세웠습니다. 폐색심근경색증(OMI). 이러한 향상된 진단 접근 방식은 혈관 재개통에 필요한 시간을 줄이고, 환자 결과를 개선하며, 심장 카테터 삽입 실험실의 불필요한 활성화를 줄일 수 있습니다. 이 연구의 주요 목적은 자발 순환 회복 후(ROSC) ECG에서 ST 상승이 나타나지 않는 OHCA 환자의 급성 OMI를 식별하는 데 AI 기반 ECG 모델의 효과를 평가하는 것입니다.

행동 양식

이는 다음과 같은 포함 기준을 충족하는 이탈리아 볼차노의 OHCA 환자를 대상으로 한 후향적 관찰 연구입니다.

2018-2025년 OHCA 18세 이상. 심정지 후 ROSC를 달성했습니다. OHCA 후 7일 이내에 관상동맥 조영술(CAG)을 받았습니다. 병원 전 ROSC ECG 및 CAG 보고서 이용 가능.

제외 기준에는 병원 내 심정지(IHCA), 외상성 심정지, 비심장 원인으로 인한 심정지, 품질이 낮거나 손상된 ECG 이미지가 포함됩니다. ROSC 이후 ECG는 ECG 해석을 위한 AI 도구인 PMcardio 앱을 사용하여 분석됩니다. 데이터는 저장되기 전에 완전히 익명화됩니다. 관상동맥조영술 차트에서는 죽상동맥경화성 병변의 존재 여부, 동맥 협착 정도, 관상동맥의 혈류를 평가하는 심근경색증 혈전용해(TIMI) 흐름을 검토합니다.

연구 결과 주요 결과는 ROSC 이후 ECG에서 ST 상승이 나타나지 않는 환자의 OMI를 감지하는 데 있어 AI 지원 ECG의 민감도와 특이도입니다. 이차 결과에는 ST 상승이 없는 OHCA 환자의 OMI 빈도와 이러한 경우 OMI를 정확하게 배제하는 AI 모델의 능력이 포함됩니다.