Испытание демонстрирует рутинную практику раннего выявления сердечных заболеваний с помощью искусственного интеллекта.

Last Updated on 07.05.2021 by Perelomanet

Заболевания сердца могут принимать различные формы, но некоторые типы сердечных заболеваний, такие как бессимптомная низкая фракция выброса, бывает трудно распознать, особенно на ранних стадиях, когда лечение будет наиболее эффективным. Исследование ECG AI-Guided Screening for Low Ejection Fraction, или EAGLE, было направлено на определение того, может ли инструмент скрининга искусственного интеллекта (AI), разработанный для обнаружения низкой фракции выброса с использованием данных ЭКГ, улучшить диагностику этого состояния в повседневной практике. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Medicine .

Систолическая низкая фракция выброса определяется как неспособность сердца сокращаться с достаточной силой при каждом ударе, чтобы перекачивать не менее 50% крови из своей камеры. Эхокардиограмма может легко диагностировать низкую фракцию выброса, но этот трудоемкий визуализирующий тест требует больше ресурсов, чем ЭКГ в 12 отведениях, которая является быстрой, недорогой и легко доступной. Алгоритм ЭКГ с ИИ был протестирован и разработан с помощью сверточной нейронной сети и подтвержден в последующих исследованиях.

Испытание EAGLE проводилось в 45 медицинских учреждениях Миннесоты и Висконсина, включая сельские клиники, общественные и академические медицинские центры. В общей сложности 348 врачей первичной медико-санитарной помощи из 120 медицинских бригад были случайным образом распределены для оказания обычной помощи или вмешательства. Группа вмешательства была предупреждена о положительном результате скрининга на низкую фракцию выброса через электронную медицинскую карту, что побудило их заказать эхокардиограмму для подтверждения.

«ЭКГ с использованием искусственного интеллекта облегчила диагностику пациентов с низкой фракцией выброса в реальных условиях, выявляя людей, которые раньше могли ускользнуть из трещин», — говорит Питер Носуорти, доктор медицины, кардиолог-электрофизиолог клиники Мэйо. Доктор Носуорси является старшим автором исследования.

За восемь месяцев 22 641 взрослый пациент прошел ЭКГ под наблюдением клиницистов, участвовавших в исследовании. AI обнаружил положительные результаты у 6% пациентов. Доля пациентов, которым была сделана эхокардиограмма, была в целом аналогичной, но среди пациентов с положительным результатом скрининга более высокий процент пациентов, подвергшихся вмешательству, получили эхокардиограмму.

«Вмешательство ИИ увеличило диагностику низкой фракции выброса в целом на 32% по сравнению с обычным лечением. Среди пациентов с положительным результатом ИИ относительное увеличение диагноза составило 43%», — говорит Сяоси Яо, доктор философии. исследователь сердечно-сосудистых заболеваний в клинике Мэйо и первый автор исследования. «Выражаясь в абсолютном выражении, на каждые 1000 обследованных пациентов скрининг AI дал пять новых диагнозов с низкой фракцией выброса по сравнению с обычным лечением».

«С EAGLE информация была легко доступна в электронной медицинской карте, и медицинские бригады могли видеть результаты и решать, как использовать эту информацию», — говорит д-р Носуорси. «Вывод заключается в том, что со временем мы, вероятно, увидим больше использования ИИ в медицинской практике. Нам предстоит решить, как использовать это таким образом, чтобы улучшить качество лечения и результаты для здоровья, но не перегружать врачей, работающих на переднем крае. . »

Кроме того, в испытании EAGLE использовался подход с положительным отклонением для оценки пяти основных пользователей группы по уходу и пяти основных неиспользователей информации скрининга ИИ. Доктор Яо говорит, что этот цикл обучения и обратной связи с врачами продемонстрирует способы улучшения адаптации и применения технологии искусственного интеллекта в практике.

EAGLE — одно из первых крупномасштабных испытаний, демонстрирующих ценность ИИ в повседневной практике. Алгоритм низкой фракции выброса, получивший звание прорыва Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов, является одним из нескольких алгоритмов, разработанных Mayo и переданных по лицензии Anumana Inc., новой компании, специализирующейся на раскрытии скрытых биомедицинских знаний для раннего выявления и ускорения лечения болезнь сердца . Алгоритм низкой фракции выброса также был ранее лицензирован для Eko Devices Inc., специально для портативных устройств, которые устанавливаются на грудь извне.

Оцените статью
PerelomaNet.ru
Задайте вопрос