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

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:

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! Facebook. Telegram. Viber. Instagram.