În timp ce dispozitivele purtabile sunt din ce în ce mai folosite pentru a diagnostica și monitoriza afecțiuni cardiace care afectează bătăile inimii, cum ar fi aritmia sau fibrilația atrială, designul ECG cu un singur plumb a limitat până acum capacitatea lor de a diagnostica defecte fizice în inimă. Cu toate acestea, cu ajutorul algoritmilor de inteligență artificială (AI), un grup de 600 de pacienți într-un mediu real de spital au putut fi diagnosticați cu o precizie ridicată doar dintr-o citire de 30 de secunde a unui smartwatch.
„În mod izolat, un ECG cu un singur plumb este limitat; nu poate înlocui un test ECG cu 12 plumburi disponibil în setările de îngrijire medicală. Cu toate acestea, cu ajutorul AI, devine suficient de puternic pentru a efectua un screening pentru afecțiuni cardiace importante,” a spus Rohan Khera, MD, MS, directorul laboratorului de științe de date cardiovasculare de la Facultatea de Medicină Yale și autorul principal al studiului. „Acest lucru ar putea face posibil un screening timpuriu pentru afecțiunile cardiace structurale la scară largă, folosind dispozitive pe care mulți oameni le dețin deja.”
Algoritmul AI a fost dezvoltat folosind peste 266.000 de ECG-uri complete luate de la 110.000 de pacienți la Spitalul Yale New Haven între 2015 și 2023. Khera și colegii săi au izolat unul dintre cele 12 plumburi care se aseamănă cel mai mult cu plumbul unic găsit în senzorii de smartwatch și au folosit aceste date pentru a prezice prezența a trei tipuri de afecțiuni cardiace structurale: fracția de ejecție ventriculară stângă scăzută, boala valvulară severă la nivelul ventriculului stâng și hipertrofia ventriculară stângă severă.
Modelul a fost mai întâi validat pe peste 44.000 de adulți în patru spitale comunitare, precum și pe 3.000 de participanți dintr-un studiu de populație din Brazilia. Apoi, într-un studiu prospectiv, 600 de pacienți care urmau să facă un ecocardiogram au fost recrutați pentru a face o măsurare ECG de 30 de secunde folosind un smartwatch înainte de procedură.
În această cohortă de pacienți, algoritmul a obținut o sensibilitate de 86% și o specificitate de 87%, cu o performanță generală de 88% folosind citiri cu un singur plumb în comparație cu 92% atunci când se folosea echipamentul ECG cu 12 plumburi din spital. Acest lucru s-a realizat prin introducerea zgomotului în datele folosite pentru a antrena modelul, ceea ce a ajutat AI să devină mai fiabil atunci când analizează semnalele ECG luate într-un context real.
„Am cercetat dacă aceleași smartwatch-uri pe care oamenii le poartă în fiecare zi ar putea ajuta și în detectarea mai devreme a acestor boli cardiace structurale ascunse, înainte să evolueze către complicații grave sau evenimente cardiace,” a spus Arya Aminorroaya, MD, MPH, rezident în medicină internă la Spitalul Yale New Haven și colaborator de cercetare la Facultatea de Medicină Yale. „Milioane de oameni poartă smartwatch-uri, iar acestea sunt folosite în prezent în principal pentru a detecta probleme de ritm cardiac, cum ar fi fibrilația atrială. Bolile cardiace structurale, pe de altă parte, sunt de obicei identificate cu ajutorul unui ecocardiogram, un test avansat de imagistică cu ultrasunete al inimii care necesită
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.
