El algoritmo Ecg AI puede identificar la disfunción sistólica del ventrículo izquierdo
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Se encontró disfunción sistólica del ventrículo izquierdo (LV) en pacientes que acudieron a la sala de emergencias (ED) con disnea usando electrocardiógrafos analizados por IA.
La investigadora principal, Demilade Adedinsewo, MD, del Departamento de Medicina Cardiovascular de Mayo Clinic en Jacksonville, Florida, le dijo a Healio: "El ECG con IA puede detectar la función sistólica del ventrículo izquierdo en pacientes con taquipnea de forma más rápida y precisa que el NT-proBNP. Puede mejorar y acelerar el diagnóstico en el departamento de emergencias y brindar una oportunidad única para identificar antes a los pacientes con alto riesgo de enfermedad cardíaca y vincular a los pacientes con la atención cardiovascular adecuada".
Pacientes con dificultades respiratorias.
En el estudio retrospectivo, publicado en Circulation: Arrhythmias and Electrophysiology, los investigadores analizaron datos de 1606 pacientes (mediana de edad, 68; 47 % de mujeres) que tuvieron dificultad para respirar entre mayo de 2018 y febrero de 2019. Estos pacientes tuvieron al menos un ECG en 24 horas y 30 días de su presentación ED. Se excluyeron pacientes con diagnóstico previo de insuficiencia cardiaca sistólica, diastólica o inexplicable.
El resultado principal de este estudio fue el descubrimiento de una nueva disfunción sistólica del VI (definida como una fracción de eyección del ventrículo izquierdo del 35 por ciento o menos) en pacientes dentro de los 30 días posteriores a la presentación en el servicio de urgencias. Los resultados secundarios se definieron como pacientes cuya fracción de eyección del ventrículo izquierdo (FEVI) resultó ser inferior al 50 por ciento dentro de los 30 días posteriores a la presentación. Ambos resultados están determinados por el ECG evaluado por Deep Learning Network, un algoritmo de AI-ECG que se ha desarrollado y validado para identificar FEVI del 35 % o menos sin optimización ni capacitación adicionales.
La mediana de tiempo hasta el examen de ECG después de la presentación en el servicio de urgencias fue de 1 día.
En pacientes con disnea en el servicio de urgencias, el área bajo la curva característica operativa (AUC) del receptor del algoritmo AI-ECG para identificar una nueva disfunción sistólica del ventrículo izquierdo fue 0,89 (IC del 95 por ciento, 0 .86-0.91). La precisión del algoritmo fue del 85,9 % (IC del 95 %, 841-87,6), la especificidad del 87 %, la sensibilidad del 74 %, el valor predictivo positivo del 40 % y el valor predictivo negativo del 97 %. .
El algoritmo también pudo identificar pacientes con una FEVI inferior al 50 por ciento, con un área bajo la curva característica operativa del receptor de 0,85 (IC del 95 por ciento, 0,83-0). 88) y una precisión del 86 por ciento (IC del 95 por ciento, 842-87,7).
El algoritmo también pudo identificar pacientes con una FEVI inferior al 50 por ciento, con un área bajo la curva característica operativa del receptor de 0,85 (IC del 95 por ciento, 0,83-0). 88) y una precisión del 86 por ciento (IC del 95 por ciento, 842-87,7). Esto también logró una especificidad del 91 por ciento, una sensibilidad del 63 por ciento, un valor predictivo positivo del 62 por ciento y un valor predictivo negativo del 92 por ciento.
Los investigadores también evaluaron un panel de {{0}} pacientes con valores de péptido natriurético tipo B N-terminal disponibles. Un nivel de NT-proBNP superior a 800 pg/mL indicó una nueva disfunción sistólica del VI, con un área bajo la curva característica operativa del receptor de 0,8 (IC del 95 por ciento, 0,76-0,84 ).
"El estudio actual fue retrospectivo", dijo Adedinsewo en una entrevista. "Se necesitan estudios prospectivos para evaluar el impacto de AI-ECG en los resultados clínicos a largo plazo, que actualmente está siendo evaluado por nuestro equipo de investigación".
Adedinsewo agregó que la tecnología se está utilizando actualmente en todo su sistema de atención médica. "La herramienta AI-ECG está actualmente disponible en todos los sitios de Mayo Clinic y es accesible a través de nuestro sistema de registros médicos electrónicos", dijo a Healio. "Además, la herramienta recibió recientemente la autorización de uso de emergencia a través de la FDA en mayo para detectar disfunción ventricular izquierda en pacientes con COVID confirmado o sospechado-19".
El potencial para avanzar en la atención al paciente
En un editorial adjunto, el Dr. KaziT.Haq del Instituto Cardiovascular Knight de la Universidad de Ciencias y Salud de Oregón en Portland, Oregón, y sus colegas escriben: "En general, los hallazgos de Adedinsewo et al. sugieren que la IA que utiliza un {{0} }El ECG de derivación mejora la tasa de reconocimiento de insuficiencia cardíaca nueva en pacientes con disnea en el servicio de urgencias. Esta es una estrategia que es fácil de usar en la práctica clínica y tiene el potencial de mejorar significativamente la atención al paciente".
