급성 관상 동맥 폐색 심근 경색의 인공 지능 기반 타이밍, 경색 크기 및 결과 (ANOMI)

12- 리드 심전도 (ECG)는 급성 관상 동맥 증후군 (ACS)이 의심되는 환자의 관리를 안내하기 위해 가장 즉시 접근 가능하고 널리 사용되는 초기 진단 도구로 남아 있습니다. 주로 12- 리드 ECG에 기초하여, ACS는 전형적으로 STEMI (ST-ELEVATION 심근 경색) 및 비 STEVENTIATION 심근 경색 (NSTEMI)으로 세분화된다. STEMI의 작업 진단이있는 환자의 경우, 경피 관상 동맥 중재 (PCI)를 갖는 즉각적인 재관류 요법이 권장됩니다.

NSTEMI 환자의 경우 침습성 관상 동맥 재관류에 대한 타이밍은 위험 계층화에 기초합니다. 날짜에 따라, STEMI vs. NSTEMI 패러다임은 관상 동맥 폐색이없는 NSTEMI와 비교하여 알려진 NSTEMI와 비교하여 생존 한 사망률에 비해 관상 동맥의 급성 폐색을 가진 일부 NSTEMI 환자를 방지합니다. NSTEMI 환자의 약 24-35%는 폐색 심근 경색 (OMI)이라고하는 총 관상 동맥 폐색을 가지며, 출현 PCI의 혜택을 누릴 수 있습니다. 이 환자들은 종종 후기 단계 (24-72 시간)에서 입원으로 재관류를 받게되며, 이는 허혈성 또는 경색 조직을 구제하는 데 늦은 것으로 생각됩니다.

2000 년대 이후 많은 간행물은 급성 관상 동맥 폐색을 나타내는 ST- 세그먼트 상승이없는 ECG 패턴을 설명합니다. 그러나, 이러한 ECG 징후는 미묘하고 임상 전문가들에 의한 ECG 이미지의 시각적 검사는 차선책으로 나타 났으며 ECG 해석의 가변성이 높다. 최근의 연구에 따르면 OMI의 ECG 진단을위한 기계 학습 및 인공 지능 (AI)은 임상의 실무 능력을 능가하는 것으로 나타났습니다. 또한, 새로운 ECG AI 모델은 고전적인 STEMI 기준과 비교할 때 급성 OMI를 감지하는 데 우수한 정확도를 보여 주었으며, 이는 ACS 환자의 심사를 개선 할 수있는 AI의 잠재력을 시사합니다.

따라서 우리는 이러한 모델을 사용하여 NSTE-ACS 환자의 ECG를 분석하고 모델이 OMI를 출력하는지 여부를 확인하는 것을 목표로합니다. 이 정보를 바탕으로, 우리는 심실의 경색 크기와 가능한 늦은 리퍼 퍼스트를 상관시키기 위해 입원에서 중재 (PCI)에 대한 시간을 분석 할 것입니다. 가설은 폐색 된 관상 동맥이 실제로 폐색 시간 (= 재관류 시간) 후 심실에서 더 큰 경색 크기 (흉터)를 생성 할 것이므로, 환자는 초기 및 후기 중재 환자에서 이분법 화되고, 이들의 경색 크기 및 결과에 기초하여 AI ECG algorithm에 의해 층화 될 것입니다.