Hjärtsvikt detekteras oftast genom ekokardiogramtest, men dessa tester är normalt inte en del av en rutinmässig fysisk undersökning. Tillgång till ekokardiografi är i detta fall begränsad, och ändå gör en sen diagnos en livsförlängande behandling mer utmanande.

Medicinska forskare har tidigare identifierat denna begränsning. Som påpekades, "Patienter med American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA) Steg B hjärtsvikt, även känd som asymptomatisk vänsterkammardysfunktion (ALVD), kännetecknas av att de har bevis för strukturell hjärtsjukdom (dvs. dysfunktion i vänster kammare, vänster kammarhypertrofi) utan uppenbara kliniska tecken eller symtom på hjärtsvikt, " enligt Kardiologi recensioner .

Ett digitalt hälsoföretag har samarbetat med Mayo Clinic i hopp om att göra skillnad för att göra det möjligt för läkare vid rutinmässiga läkarbesök att berätta om en patient riskerar att drabbas av hjärtinfarkt och stroke.

Eko är företaget som arbetar med att tillämpa AI på EKG för ett kraftfullt screeningsverktyg som kan markera förekomsten av ALVD. Utvecklad i samarbete med Mayo Clinic, en ny EKG-baserad algoritm är i vingarna, en som skulle hjälpa vårdgivare att upptäcka hjärtsvikt under en vanlig fysisk undersökning.

Teamet utbildade ett konvolutionellt neuralt nätverk för att identifiera patienter med ventrikeldysfunktion, med bara EKG -data.

Hur det fungerar:

Algoritmen analyserar 15 sekunders EKG -data som samlats in från ett Eko "DUO digitalt stetoskop" under en fysisk undersökning. På medicinskt språk, det skulle göra det lättare att identifiera "reducerad utkastningsfraktion av vänster kammare." Det senare är ett tecken på ett försvagat hjärta.

"En låg utkastningsfraktion innebär att hjärtpumpen är svag, vilket kan leda till andfåddhet, svullnad, träna intolerans, eller plötslig död, så det är viktigt att identifiera, eftersom det finns många behandlingar, "sa doktor Paul Friedman, ordförande för avdelningen för kardiovaskulär medicin vid Mayo Clinic.

Christine Fisher i Engadget diskuterade processen:"Algoritmen är utformad för att fungera med Ekos digitala DUO -stetoskop. Den handhållna enheten kan placeras på vänster sida av patientens bröst och samlar både hjärtljud och EKG -data. Enheten kan underlätta insamling av EKG -data under rutinprov, och i framtiden, det kan användas i telehealth -inställningar. Patienter kan använda enheten hemma, och uppgifterna, inklusive algoritmens fynd, skulle skickas till sin vårdgivare. "

"Genom att analysera hjärtats elektriska aktivitet, algoritmen kan upptäcka när hjärtat pumpar ut mycket mindre blod än det borde under varje cykel, vilket är ett tecken på hjärtsvikt. Patienter kan sedan söka förebyggande behandling för att eventuellt avvärja dåliga resultat som stroke, sa Brian Rinker San Francisco Business Times .

Hur exakt är deras verktyg? Resultaten kommer från ett januaripapper och nyare undersökningar också. Sammanfattningen av forskarnas papper från januari 2019, i Naturmedicin , uppgav att "Vid testning på en oberoende uppsättning 52, 870 patienter, nätverksmodellen gav värden för området under kurvan, känslighet, specificitet, och noggrannhet på 0,93, 86,3%, 85,7%, och 85,7%, respektive."

I ytterligare kliniska studier vid Mayo Clinic, DUO i kombination med AI -algoritmen kunde upptäcka utkastningsfraktion <35% med en yta under kurvan (AUC) på 0,90.

Eko rapporterade att "Vid test på 100 patienter, DUO i kombination med en AI -modell kunde upptäcka utkastningsfraktion <35% med en yta under kurvan (AUC) på 0,90, vilket är jämförbart med tidigare publicerad forskning i Naturmedicin . Dessa fynd kan hjälpa till att identifiera patienter med en låg utkastningsfraktion under rutinmässiga fysiska undersökningar, underlätta ett snabbt kliniskt erkännande av dem som kräver ytterligare testning. Detta är första gången som en vårdapparat med ett enda EKG i kombination med en AI -algoritm identifierade låg utkastningsfraktion hos patienter. "

Digital-stetoskopmetoden från Eko väntar på godkännande från Food and Drug Administration. På onsdag, dock, Eko delade sina nyheter om att FDA hade gett företaget genombrottstatus för sin EKG-baserade algoritm. Nyhetsmeddelandet påpekade att "Denna status betyder inte att algoritmen har fått FDA -godkännande."

Rinker in San Francisco Business Times gav en klar kapsel om vad denna "genombrottstatus" betyder för företaget och för framtida patienter.

Processen för godkännande av medicintekniska produkter och läkemedel går vanligtvis i glacial takt hos FDA, han sa, men med den genombrottsbeteckningen, Eko skulle få tillgång till en snabbare godkännandeprocess, reserverad för enheter som kan erbjuda "mer effektiv behandling eller diagnos av livshotande eller irreversibelt försvagande sjukdomar eller tillstånd, "enligt FDA.

Rinker förklarade Ekos verksamhet, genom att den "säljer tre typer av digitala stetoskop som kan plocka upp subtila ljud i hjärtat och sedan skicka data för analys till en AI -mjukvaruplattform på en mobil enhet. Tanken är att AI på några sekunder kan upptäcka avvikelser i hjärtat."

Januariidokumentet som beskriver forskningen har titeln "Screening for cardiac contractile dysfunction using a artificial intelligence -enabled electrocardiogram, "av Zachi Attia, Suraj Kapa, Francisco Lopez-Jimenez, Paul McKie, Dorothy Ladewig, Gaurav Satam, Patricia Pellikka, Maurice Enriquez-Sarano, Peter Noseworthy, Thomas Munger, Samuel Asirvatham, Christopher Scott, Rickey Carter och Paul Friedman.

© 2019 Science X Network