Разработка алгоритма искусственного интеллекта для выявления патологических нарушений реполяризации на ЭКГ и риска развития желудочковых аритмий (DEEPECG4U)

Торсад-де-Пуэнтес (TdP) — это потенциально фатальные желудочковые аритмии, которым способствует удлинение реполяризации желудочков (удлиненный интервал QT, LQT). Различные типы существующего LQT возникают в результате ингибирования сердечных калиевых токов (IKr; IKs) или активации позднего натриевого тока (INaL). Эти изменения могут быть врожденными (3 типа=>cLQT-1:IKs, cLQT-2:IKr, cLQT-3:INaL) или индуцированными лекарственными препаратами (diLQT, посредством ингибирования IKr). Более 100 препаратов имеют регистрационное удостоверение, несмотря на риск TdP, поскольку они имеют благоприятное соотношение польза/риск (например, гидроксихлорохин).

QTc, который представляет собой продолжительность реполяризации желудочков (мс) и соответствует времени между началом комплекса QRS и концом зубца T, с поправкой на частоту сердечных сокращений, удлиняется при всех LQT. Были описаны специфические аномалии зубца T как функция измененных токов, что помогает различать типы cLQT/diLQT. Таким образом, ограничение анализа ЭКГ анализом интервала QTc не очень предсказуемо, поскольку информация, содержащаяся в ЭКГ, намного богаче и не ограничивается простым измерением интервала.

Недавно мы показали, что анализ ЭКГ с использованием искусственного интеллекта (сверточная нейронная сеть, глубокое обучение) выявляет элементы ЭКГ, которые более различительны в прогнозировании типа LQT и риска TdP, помимо QTc. С помощью этих методов мы разработали модель с вероятностными модулями, которые предсказывают риск TdP, определяют тип LQT (оценка от 0 до 100%) и позволяют проводить количественные измерения различных общих параметров ЭКГ (включая QTc, частоту сердечных сокращений). , PR и QRS).

Цель проекта - перспективная проверка в реальных когортах из различных отделов APHP нашей модели, позволяющей:

1. автоматическое измерение QTc,
2. идентификация и типирование LQT и риск TdP.