يمكن لخوارزمية تخطيط القلب بالذكاء الاصطناعي تحديد الخلل الوظيفي الانقباضي البطيني الأيسر

تم العثور على ضعف البطين الأيسر (LV) الانقباضي في المرضى الذين قدموا إلى غرفة الطوارئ (ED) مع ضيق التنفس باستخدام تخطيط القلب الكهربائي تحليل الذكاء الاصطناعي.

قال كبير الباحثين Demilade Adedinsewo ، من قسم طب القلب والأوعية الدموية في Mayo Clinic في جاكسونفيل ، فلوريدا ، لـ Healio: "يمكن لـ AI ECG اكتشاف الوظيفة الانقباضية البطينية اليسرى في المرضى الذين يعانون من تسرع التنفس بشكل أسرع وأكثر دقة من NT-proBNP. تسريع التشخيص في قسم الطوارئ وتوفير فرصة فريدة لتحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بأمراض القلب في وقت مبكر وربط المرضى بالرعاية المناسبة للقلب والأوعية الدموية ".

المرضى الذين يعانون من صعوبات في التنفس

في الدراسة بأثر رجعي ، التي نُشرت في دورية Circulation: عدم انتظام ضربات القلب والفيزيولوجيا الكهربية ، حلل الباحثون بيانات من 1606 مريضًا (متوسط ​​العمر ، 68 ؛ 47 في المائة من النساء) واجهوا صعوبة في التنفس بين مايو 2018 وفبراير 2019. كان لدى هؤلاء المرضى على الأقل رسم قلب واحد في غضون 24 ساعة و 30 يومًا من العرض التقديمي للضعف الجنسي. تم استبعاد المرضى الذين لديهم تشخيص سابق لفشل القلب الانقباضي أو الانبساطي أو غير المبرر.

كانت النتيجة الأولية لهذه الدراسة هي اكتشاف الخلل الوظيفي الانقباضي LV الجديد (يُعرَّف على أنه جزء من طرد البطين الأيسر بنسبة 35 بالمائة أو أقل) في المرضى في غضون 30 يومًا بعد العرض التقديمي للضعف الجنسي. تم تعريف النتائج الثانوية على أنها المرضى الذين تبين أن الكسر البطيني الأيسر (LVEF) لديهم أقل من 50 بالمائة خلال 30 يومًا من العرض. يتم تحديد كلا النتيجتين بواسطة ECG الذي تم تقييمه بواسطة شبكة التعلم العميق ، وهي خوارزمية AI-ECG التي تم تطويرها والتحقق من صحتها لتحديد LVEFs بنسبة 35 بالمائة أو أقل دون تحسين إضافي أو تدريب.

كان متوسط ​​الوقت لفحص تخطيط القلب بعد تقديم ED يوم واحد.

في المرضى الذين يعانون من ضيق التنفس في قسم الطوارئ ، كانت المنطقة الواقعة تحت منحنى خاصية تشغيل جهاز الاستقبال (AUC) لخوارزمية AI-ECG لتحديد الخلل الوظيفي الانقباضي البطين الأيسر الجديد 0. 89 (95 بالمائة CI ، 0 . 86-0 91). كانت دقة الخوارزمية 85.9 بالمائة (95 بالمائة CI ، 841-87. 6) ، الخصوصية 87 بالمائة ، الحساسية 74 بالمائة ، القيمة التنبؤية الإيجابية 40 بالمائة ، القيمة التنبؤية السلبية 97 بالمائة .

كانت الخوارزمية أيضًا قادرة على تحديد المرضى الذين يعانون من LVEF أقل من 5 0 في المائة ، مع منطقة تحت منحنى خاصية التشغيل للمستقبل 0. 85 (95 بالمائة CI ، 0. 83-0. 88) ودقة تبلغ 86 بالمائة (95 بالمائة CI ، 842-87. 7).

كانت الخوارزمية أيضًا قادرة على تحديد المرضى الذين يعانون من LVEF أقل من 5 0 في المائة ، مع منطقة تحت منحنى خاصية التشغيل للمستقبل 0. 85 (95 بالمائة CI ، 0. 83-0. 88) ودقة تبلغ 86 بالمائة (95 بالمائة CI ، 842-87. 7). وقد حقق هذا أيضًا خصوصية بنسبة 91 في المائة ، وحساسية بنسبة 63 في المائة ، وقيمة تنبؤية إيجابية بنسبة 62 في المائة ، وقيمة تنبؤية سلبية بنسبة 92 في المائة.

قام الباحثون أيضًا بتقييم مجموعة من {0} المرضى الذين لديهم قيم الببتيد الناتريوتريك من النوع N-terminal المتاحة. يشير مستوى NT-proBNP الأكبر من 8 0 0 بيكوغرام / مل إلى خلل وظيفي انقباضي منخفض الجهد ، مع منطقة تحت منحنى خاصية تشغيل المستقبل من 0.8 (95 بالمائة CI ، 0. 76-0 84 ).

وقال أدينسو في مقابلة "الدراسة الحالية كانت بأثر رجعي". "هناك حاجة لدراسات مستقبلية لتقييم تأثير AI-ECG على النتائج السريرية طويلة المدى ، والتي يتم تقييمها حاليًا من قبل فريق البحث لدينا."

أضافت Adedinsewo أن التكنولوجيا تُستخدم حاليًا في جميع أنحاء نظام الرعاية الصحية الخاص بها. قالت لـ Healio: "أداة AI-ECG متاحة حاليًا في جميع مواقع Mayo Clinic ويمكن الوصول إليها من خلال نظام السجل الطبي الإلكتروني الخاص بنا". "بالإضافة إلى ذلك ، تم منح الأداة مؤخرًا ترخيصًا للاستخدام في حالات الطوارئ من خلال إدارة الغذاء والدواء في مايو لفحص المرضى الذين يعانون من COVID المؤكد أو المشتبه فيه -19 لاكتشاف خلل في البطين الأيسر."

إمكانية النهوض برعاية المرضى

في افتتاحية مصاحبة ، كتب الدكتور كازيت هاك من معهد نايت للقلب والأوعية الدموية في جامعة أوريغون للصحة والعلوم في بورتلاند بولاية أوريغون وزملاؤه: "بشكل عام ، تشير النتائج التي توصل إليها Adedinsewo وآخرون إلى أن الذكاء الاصطناعي يستخدم معيارًا {{0} } يؤدي تخطيط القلب الكهربائي إلى تحسين معدل التعرف على قصور القلب الجديد لدى المرضى الذين يعانون من ضيق التنفس في قسم الطوارئ. هذه استراتيجية سهلة الاستخدام في الممارسة السريرية ولديها القدرة على تحسين رعاية المرضى بشكل ملحوظ ".