Прогнозирование нового приступа фибрилляции предсердий на уровне пациента

Фибрилляция предсердий (ФП) является распространенным хроническим заболеванием, оказывающим существенное влияние на исходы для здоровья. Многие случаи ФП выявляются слишком поздно - как проявление инсульта, сердечной недостаточности или другого осложнения. Хотя раннее выявление ФП может предотвратить преждевременное сердечно-сосудистое заболевание, скрининг населения не рекомендуется.

Фибрилляция предсердий (ФП) является ведущей сердечно-сосудистой проблемой. Это наиболее распространенная устойчивая сердечная аритмия, поражающая 1-2% населения Европы и США, с пожизненным риском, равным одному из четырех в общей популяции. Его распространенность увеличивается по мере старения населения. Следовательно, эти оценки, вероятно, будут увеличиваться, и в настоящее время они занижены, учитывая, что ФП может долгое время оставаться недиагностированной. ФП составляет 1-3% расходов на здравоохранение в результате инсульта, внезапной смерти, сердечной недостаточности, незапланированной госпитализации и связанных с ними осложнений. Возникшая в результате возникающая эпидемия ФП и связанные с ней дорогостоящие осложнения (включая, помимо прочего, инсульт, депрессию, сердечную недостаточность, острый коронарный синдром, снижение когнитивных функций и незапланированную госпитализацию) сделали ФП серьезной угрозой здоровому долголетию. Ранняя диагностика ФП, в идеале до проявления первого осложнения, остается серьезной проблемой общественного здравоохранения. В то время как у некоторых пациентов ФП может проявляться симптоматическим учащенным сердцебиением, у других первый диагноз ФП может быть установлен, когда они обращаются к медицинским работникам с инсультом, острой сердечной декомпенсацией или обострением сопутствующей патологии — стадией, которая является излишне поздней в траектории болезни. Это связано с тем, что многие пациенты с ФП могут не иметь симптомов, связанных с ФП. Учитывая, что почти у трети пациентов, госпитализированных в инсультное отделение, на момент госпитализации имеется ФП, а пероральные антикоагулянты снижают риск инсульта на две трети у пациентов с ФП, которые имеют более высокий риск инсульта. убедительный аргумент в пользу более раннего выявления ФП. С этой целью оппортунистический скрининг на ФП (пальпация пульса с последующей ЭКГ у пациентов с нерегулярным пульсом) у пациентов в возрасте 65 лет и старше в настоящее время рекомендуется в национальных и международных руководствах. Международные руководства также рекомендуют использовать ЭКГ в 12 отведениях и амбулаторные мониторы ритма (с увеличением продолжительности в соответствии с предполагаемым риском ФП), переходя к имплантируемым безотведенным регистраторам ФП у пациентов с подозрением, но не диагностированной ФП, и каждый из них имеет последствия для затрат на здравоохранение и пациента. удовлетворение. Несмотря на многообещающие результаты систематического скрининга пожилых людей на ФП с использованием самоуправляемых устройств, в настоящее время в Соединенном Королевстве (Великобритания) нет рекомендаций по систематическому скринингу всего населения на ФП, поскольку еще не ясно, риск выиграет от ранней диагностики. Действительно, необходимы исследования, чтобы лучше понять частоту выявления, диагностическую точность, результаты таких программ, а также определить, в каких подгруппах населения скрининг на ФП будет иметь наибольшую ценность для пациентов и общественного здравоохранения.

Выявление ФП имеет важные клинические и клинические последствия. Пациентам с повышенным риском инсульта (оценка по шкале CHADSVASC ≥ 2) без противопоказаний следует предложить профилактику инсульта пероральными антикоагулянтами. Более того, у большинства пациентов с ФП будут факторы риска инсульта, что делает их подходящими для приема пероральных антикоагулянтов, а у многих будут сопутствующие сердечно-сосудистые заболевания (например, артериальная гипертензия, пороки клапанов сердца или сердечная недостаточность), что делает их подходящими для дальнейшего обследования или лечения. Точно так же у пациентов с ФП с низким риском инсульта (и, следовательно, не имеющих права на пероральную антикоагулянтную терапию) рекомендуется наблюдение на предмет увеличения риска инсульта. Точное прогнозирование того, будет ли и когда у человека разовьется новое начало ФП, может позволить провести фенотипический и временной (таким образом, более эффективный) скрининг, а также определить предполагаемые маркеры риска для этиологии ФП. Например, пациенты с синусовым ритмом в настоящее время, но с более высоким риском инсульта и прогнозируемым развитием ФП в определенный момент времени в будущем могут получить пользу от скрининга ФП ближе к прогнозируемой дате. В равной степени, модифицируемые факторы риска развития ФП и риска инсульта могут быть проактивно устранены в свете знаний о более высоком риске нового начала ФП и изучения причинно-следственной связи новых факторов риска. Другие возможные исследовательские возможности могут включать изучение пациентов, у которых нет и не прогнозируется наличие ФП, а также оценка образа жизни, технологии устройства и фармакотерапевтических стратегий для снижения риска ФП у пациентов с высоким прогнозируемым риском нового развития ФП.

На сегодняшний день разработан ряд инструментов прогнозирования риска ФП, в том числе инструменты консорциума CHARGE-AF, Framingham Heart Study, шкала CHADS, шкала CHADSVASC и шкала CHEST и другие. Шкала CHEST (структурная болезнь сердца, сердечная недостаточность, возраст ≥ 75 лет, ишемическая болезнь сердца, гипертиреоз, хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ) и гипертония) получена у 471 446 субъектов из китайской базы данных страхования Юньнань и подтверждена у 451 199 субъектов из Было обнаружено, что Корейская национальная служба медицинского страхования предсказывает будущие случаи ФП. Из 4764 участников исследования Framingham Heart Study возраст, пол, индекс массы тела, систолическое артериальное давление, лечение артериальной гипертензии, время от начала зубца P до начала комплекса желудочковой деполяризации (QRS) (интервал PR ), клинически значимый сердечный шум и сердечная недостаточность были обнаружены с помощью моделирования выживаемости как компоненты оценки, предсказывающей возникновение ФП через 10 лет. Тем не менее, каждое из исследований на сегодняшний день ограничено одним или несколькими из следующих факторов: использование географически удаленных данных, исторических данных, небольших наборов данных, отсутствие временной информации, грубое моделирование рисков с последующей субоптимальной производительностью модели и/или недоступность переменных-предикторов. к терапевту. Понятно, что ни один из них не получил широкого распространения в клинической практике. Искусственный интеллект облегчает использование огромного количества данных о событиях и связанной с ними временной информации (например, в наборах данных первичной медицинской помощи), обрабатывает большое количество предикторов с помощью методов автоматического выбора переменных, учитывает нелинейности и взаимодействия между переменными, обеспечивает подход к обучению в реальном времени ( при этом модель прогнозирования автоматически обновляется) и может использовать данные по всей популяции, чтобы предсказать, будет ли и когда будет новое начало ФП у человека. Ряд методов искусственного интеллекта (ИИ) был применен к данным EHR и продемонстрировал лучшую диагностическую и прогнозирующую способность по сравнению с традиционными статистическими подходами в крупномасштабных данных EHR. Тем не менее, как недавно было подчеркнуто, важно идентифицировать модели, которые являются клинически полезными. Например, исследование, в котором был разработан алгоритм ЭКГ с поддержкой ИИ, предсказывающий ФП по ЭКГ с нормальным синусовым ритмом, в то время как важный шаг вперед может быть неприменим в условиях сообщества, где обычные ЭКГ не всегда доступны. Таким образом, разработка прогностического алгоритма для нового начала ФП на основе данных рутинных электронных медицинских карт первичной медико-санитарной помощи с использованием методов ИИ может дать возможность раннего внедрения в клиническую практику. Исследователи разработают и проверят модель глубокого обучения нейронных сетей, используя крупномасштабные связанные электронные медицинские карты (EHR) из первичной медико-санитарной помощи, чтобы прогнозировать риск новой ФП. Алгоритм прогнозирования будет обучен и протестирован на предмет его точности и надежности при прогнозировании будущих событий ФП с использованием канала передачи данных клинических исследований (CPRD) — Глобальной инициативы по хронической обструктивной болезни легких (GOLD) и будет проверен внешним образом с использованием аналогичных баз данных CPRD-AURUM, но в разных географических точках. Новый алгоритм прогнозирования будет сравниваться с рядом классических методов машинного обучения, а также с традиционными методами статистического прогнозного моделирования. В ожидании успешной модели повышения точности прогнозирования не менее чем на 5% по сравнению с существующими моделями алгоритм может быть легко доступен через бесплатное программное обеспечение.