AID-OMIE - 急诊医学中人工智能检测闭塞性心肌梗塞 (AID-OMIE)

研究目的和假设该研究假设人工智能 (AI) 辅助解读 12 导联心电图 (ECG) 可以通过实现更快、更准确的检测来改善院外心脏骤停 (OHCA) 复苏后患者的护理闭塞性心肌梗死（OMI）。 这种增强的诊断方法可以减少血运重建所需的时间，改善患者的治疗结果，并减少心导管实验室不必要的激活。 该研究的主要目的是评估人工智能驱动的心电图模型在识别 OHCA 患者急性 OMI 方面的有效性，这些患者的自主循环 (ROSC) 心电图恢复后未显示 ST 段抬高。

方法

这是一项回顾性观察研究，涉及意大利博尔扎诺的 OHCA 患者，这些患者符合以下纳入标准：

OHCA 2018-2025 年 18 岁或以上。 心脏骤停后实现 ROSC。 OHCA 后 7 天内接受冠状动脉造影 (CAG)。 提供院前 ROSC 后心电图和 CAG 报告。

排除标准包括院内心脏骤停 (IHCA)、创伤性心脏骤停、非心脏原因导致的心脏骤停以及心电图图像质量差或损坏。 ROSC 后心电图将使用 PMcardio 应用程序（一种用于心电图解读的人工智能工具）进行分析。 数据在存储前将完全匿名。 将审查冠状动脉造影图是否存在动脉粥样硬化病变、动脉狭窄程度以及心肌梗塞溶栓 (TIMI) 血流，评估冠状动脉的血流。

研究结果 主要结果是 AI 辅助心电图检测 ROSC 后心电图未显示 ST 段抬高的患者 OMI 的敏感性和特异性。 次要结果包括无 ST 段抬高的 OHCA 患者发生 OMI 的频率，以及 AI 模型在这些病例中准确排除 OMI 的能力。