L'algorithme ECG AI identifie le dysfonctionnement systolique ventriculaire gauche

L'algorithme ECG AI identifie le dysfonctionnement systolique ventriculaire gauche

Les patients se présentant aux urgences (SU) avec une dyspnée ont un dysfonctionnement systolique ventriculaire gauche (VG), à l'aide d'électrocardiogrammes analysés par IA.

Demilade Adedinsewo, MD, chercheuse principale au Département de médecine cardiovasculaire de la Mayo Clinic de Jacksonville, en Floride, a déclaré à Healio : "L'ECG AI peut détecter la fonction systolique ventriculaire gauche plus rapidement et plus précisément chez les patients souffrant d'essoufflement que le NT-proBNP. Améliorez et accélérez le diagnostic des services d'urgence et offrez une occasion unique d'identifier plus tôt les patients cardiaques à haut risque et de les orienter vers des soins cardiovasculaires appropriés."

patients ayant des difficultés respiratoires

Dans l'étude rétrospective, publiée dans Circulation : Arrhythmias and Electrophysiology, les chercheurs ont analysé les données de 1 606 patients (âge médian 68 ans ; 47 % de femmes) entre mai 2018 et 2019 Difficulté à respirer pendant 2 mois. Ces patients ont eu au moins un ECG dans les 24 heures et dans les 30 jours suivant leur visite à l'urgence. Ceux avec une insuffisance cardiaque systolique, diastolique ou inexpliquée précédemment diagnostiquée ont été exclus.

Le principal résultat de cette étude était l'identification de nouveaux patients présentant un dysfonctionnement systolique du VG (défini comme une fraction d'éjection ventriculaire gauche de 35 % ou moins) dans les 30 jours suivant la visite à l'urgence. Les critères de jugement secondaires ont été définis comme les patients présentant une fraction d'éjection ventriculaire gauche (FEVG) inférieure à 50 % trouvée dans les 30 jours suivant la présentation. Les deux résultats ont été déterminés par des ECG évalués par un réseau d'apprentissage en profondeur, un algorithme AI-ECG développé et validé pour identifier les FEVG de 35 % ou moins sans optimisation ou formation supplémentaire.

Le délai médian d'ECG après la visite à l'urgence était de 1 jour.

Chez les patients en urgence souffrant de dyspnée, l'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur pour l'algorithme AI-ECG permettant d'identifier un nouveau dysfonctionnement systolique ventriculaire gauche était de 0,89 (IC à 95 %, 0.{{5} }.91). L'algorithme avait une précision de 85,9 % (IC à 95 %, 84.1-87.6), une spécificité de 87 % , une sensibilité de 74 % , une valeur prédictive positive de 40 % et une valeur prédictive négative de 97 pour cent.

L'algorithme a également été en mesure d'identifier les patients avec une FEVG inférieure à 50 % avec une aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur de 0.85 (IC à 95 %, 0.83-0.88 ) avec une précision de 86 % (IC à 95 %, 84.2-87.7). Cela a également atteint une spécificité de 91 %, une sensibilité de 63 %, une valeur prédictive positive de 62 % et une valeur prédictive négative de 92 %.

Les chercheurs ont également évalué un panel de {{0}} patients avec des valeurs de peptides natriurétiques de type B N-terminaux disponibles. Des niveaux de NT-proBNP supérieurs à 800 pg/mL indiquaient un nouveau dysfonctionnement systolique du VG, avec une aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur de 0,8 (IC à 95 %, 0,76-0.84).

"L'étude actuelle est rétrospective et des études prospectives sont nécessaires pour évaluer l'impact de l'AI-ECG sur les résultats cliniques à long terme, que notre équipe de recherche évalue actuellement", a déclaré Adedinsewo dans une interview.

Adedinsewo a ajouté que la technologie est actuellement utilisée dans tout son système de santé. Elle a déclaré à Healio: "Cet outil AI-ECG est actuellement disponible sur tous les sites de la Mayo Clinic et est accessible via notre système de dossier médical électronique. De plus, l'outil a récemment obtenu une autorisation d'utilisation d'urgence par la FDA en mai pour le dépistage des diagnostics confirmés ou laissés dysfonctionnement ventriculaire chez les patients suspectés d'être atteints d'un nouveau coronavirus. »

Le potentiel de faire progresser les soins aux patients

Dans un éditorial connexe, le Dr Kazi T. Haq du Knight Cardiovascular Institute de l'Oregon Health and Science University à Portland, Oregon, et ses collègues ont écrit : « Dans l'ensemble, les conclusions d'Adedinsewo et al. 0}} ECG à fil conducteur L'ECG à fil conducteur pourrait améliorer l'identification d'une nouvelle insuffisance cardiaque chez les patients atteints de dyspnée dans les services d'urgence. Il s'agit d'une stratégie facile à utiliser dans la pratique clinique et qui a le potentiel d'améliorer considérablement les soins aux patients. »