Штучний інтелект у діагностиці гострого інфаркту міокарда: результати багатоцентрового дослідження ROMIAE

Дата публікації: 12.03.2025

Автори: Відкриті джерела , Редакція платформи «Аксемедін»

Ключові слова: гострий коронарний синдром, штучний інтелект, гострий інфаркт міокарда, статті Аксемедін, Електрокардіограма, відділення невідкладної допомоги

Сучасна медицина активно впроваджує штучний інтелект (ШІ) для покращення діагностики та прогнозування захворювань. Однією з ключових галузей його застосування є електрокардіографія (ЕКГ), що дозволяє швидко та неінвазивно оцінювати стан серця. Дослідження ROMIAE (Rule-Out acute Myocardial Infarction using Artificial intelligence Electrocardiogram analysis) спрямоване на оцінку ефективності ЕКГ, підсиленої алгоритмами ШІ (AI-ECG), у виявленні гострого інфаркту міокарда (ГІМ) у відділеннях невідкладної допомоги (ЕД).

Методи дослідження

ROMIAE – це багатоцентрове проспективне когортне дослідження, яке тривало з березня 2022 року по жовтень 2023 року в 18 університетських клініках Республіки Корея. У дослідження були включені дорослі пацієнти, які звернулися до лікаря невідкладної допомоги протягом 24 годин після появи симптомів, що могли свідчити про ГІМ.

Оцінювані параметри

Для стратифікації ризику застосовували:

  • AI-ECG,
  • шкалу HEART,
  • шкалу GRACE 2.0,
  • рівень високочутливого тропоніну,
  • клінічну оцінку лікаря.

Результати

У дослідженні взяли участь 8493 пацієнти, з яких 1586 (18,6%) отримали діагноз ГІМ.

  • AI-ECG показала високу діагностичну ефективність, з площею під кривою робочої характеристики приймача (AUC) 0,878 (95% ДІ, 0,868–0,888). Це відповідає результатам шкали HEART (0,877; 95% ДІ, 0,869–0,886) та перевищує оцінки GRACE 2.0, рівень високочутливого тропоніну та лікарську оцінку.
  • Для прогнозування 30-денної серйозної серцево-судинної події (MACE) AI-ECG мала AUC 0,866 (95% ДІ, 0,856–0,877), що співмірно з результатами шкали HEART (0,858; 95% ДІ, 0,848–0,868).
  • Додавання AI-ECG до існуючих методів оцінки ризику підвищило точність стратифікації пацієнтів, забезпечивши чисте покращення рекласифікації на 19,6% (95% ДІ, 17,38–21,89) та C-індекс 0,926 (95% ДІ, 0,919–0,933), що значно перевершує використання лише шкали HEART.

Перегляньте запис:


Огляд дослідження ROMIAE, включаючи дизайн і основні результати

АІ-ЕКГ — електрокардіограма з розширеним штучним інтелектом; ГІМ — гострий інфаркт міокарда; AUROC - площа під кривою робочої характеристики приймача; ЕD — відділення невідкладної допомоги; MACE — велика несприятлива серцево-судинна подія; NPV — негативне прогностичне значення; PPV — позитивне прогностичне значення.

Висновки

Результати дослідження ROMIAE підтверджують, що AI-ECG є ефективним інструментом для виявлення ГІМ у відділеннях невідкладної допомоги. Висока діагностична точність та прогностична цінність AI-ECG роблять його перспективним методом для покращення стратифікації ризику пацієнтів з підозрою на ГІМ. Впровадження цієї технології може сприяти більш швидкому та точному прийняттю клінічних рішень, зменшенню навантаження на лікарів та підвищенню якості медичної допомоги.


Перегляньте записи:


ДЖЕРЕЛО: European Heart Journal


На платформі Accemedin багато цікавих заходів! Аби не пропустити їх, підписуйтесь на наші сторінки! FacebookTelegramViberInstagram.

Щоб дати відповіді на запитання до цього матеріалу та отримати бали,
будь ласка, зареєструйтеся або увійдіть як користувач.

Реєстрація
Ці дані знадобляться для входу та скидання паролю
Пароль має містити від 6 символів (літери або цифри)
Матеріали з розділу
Всесвітній день спеціаліста лабораторної д ...
Імунна система жінки по-різному функціонує ...
Позастравохідні прояви гастроезофагеальної ...
Алкоголь провокує рак: факти та статистика
Чому дієта з високим вмістом жиру може зме ...
Медикаментозне лікування апендициту показа ...
Антибактериальная терапия обострений хрони ...