El algoritmo de IA de ECG identifica la disfunción sistólica del ventrículo izquierdo
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El algoritmo ECG AI identifica la disfunción sistólica del ventrículo izquierdo
Los pacientes que acuden a la sala de urgencias (SU) con disnea tienen disfunción sistólica del ventrículo izquierdo (VI), utilizando electrocardiogramas analizados por IA.
Demilade Adedinsewo, MD, investigadora principal del Departamento de Medicina Cardiovascular de la Clínica Mayo en Jacksonville, Florida, le dijo a Healio: "El ECG AI puede detectar la función sistólica del ventrículo izquierdo más rápido y con mayor precisión en pacientes con dificultad para respirar que NT-proBNP. Mejore y agilice el diagnóstico del departamento de emergencias y brinde una oportunidad única para identificar antes a los pacientes cardíacos de alto riesgo 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 (edad promedio 68; 47 % mujeres) entre mayo de 2018 y 2019. Dificultad para respirar durante 2 meses. Estos pacientes tuvieron al menos un ECG dentro de las 24 horas y dentro de los 30 días de su visita al servicio de urgencias. Se excluyeron aquellos con insuficiencia cardíaca sistólica, diastólica o inexplicable previamente diagnosticada.
El resultado primario de este estudio fue la identificación de nuevos pacientes con disfunción sistólica del VI (definida como una fracción de eyección del ventrículo izquierdo del 35 por ciento o menos) dentro de los 30 días posteriores a la visita al servicio de urgencias. Los resultados secundarios se definieron como pacientes con una fracción de eyección del ventrículo izquierdo (FEVI) inferior al 50 por ciento dentro de los 30 días posteriores a la presentación. Ambos resultados fueron determinados por ECG evaluados por una red de aprendizaje profundo, un algoritmo AI-ECG desarrollado y validado para identificar LVEF del 35 por ciento o menos sin optimización o capacitación adicional.
La mediana de tiempo hasta el ECG después de la visita al servicio de urgencias fue de 1 día.
En pacientes de emergencia con disnea, el área bajo la curva característica operativa del receptor para el algoritmo AI-ECG para identificar una nueva disfunción sistólica del ventrículo izquierdo fue 0.89 (95 por ciento IC, 0.{{5} }.91). El algoritmo tenía una precisión del 85,9 % (IC del 95 %, 84,1-87,6), una especificidad del 87 %, una sensibilidad del 74 %, un valor predictivo positivo del 40 % y un valor predictivo negativo de 97 por ciento
El algoritmo también pudo identificar pacientes con una FEVI por debajo del 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 ) con una precisión del 86 por ciento (IC del 95 por ciento, 84,2-87,7). 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. Los niveles de NT-proBNP superiores a 800 pg/ml indicaron una nueva disfunción sistólica del VI, con un área bajo la curva característica operativa del receptor de 0,8 (IC del 95 %, 0,76-0,84).
"El estudio actual es retrospectivo y se necesitan estudios prospectivos para evaluar el impacto de AI-ECG en los resultados clínicos a largo plazo, que nuestro equipo de investigación está evaluando actualmente", dijo Adedinsewo en una entrevista.
Adedinsewo agregó que la tecnología se está utilizando actualmente en todo su sistema de atención médica. Ella le dijo a Healio: "Esta herramienta AI-ECG está actualmente disponible en todos los sitios de Mayo Clinic y es accesible a través de nuestro sistema de registro médico electrónico, además, la FDA otorgó recientemente la autorización de uso de emergencia a la herramienta en mayo para detectar diagnósticos confirmados o dejados". disfunción ventricular en pacientes con sospecha de nuevo coronavirus".
El potencial para avanzar en la atención al paciente
En un editorial relacionado, el Dr. Kazi T. Haq del Instituto Cardiovascular Knight de la Universidad de Ciencias y Salud de Oregón en Portland, Oregón, y sus colegas escribieron: "En general, los hallazgos de Adedinsewo et al. muestran que: la IA que usa un estándar {{ 0}}El ECG de cable conductor podría mejorar la identificación de insuficiencia cardíaca de nueva aparición en pacientes con disnea en el departamento de emergencias. Esta es una estrategia que es fácil de usar en la práctica clínica y tiene el potencial de mejorar significativamente la atención al paciente".
