心臓移植可能な電子機器からのデータ流出を減らすための人工知能の役割

科学分野:

• 心臓病科
• バイオメディカルエンジニアリング
• 人工知能

背景:

• 遠隔モニタリング (RM) は,心臓インプラント可能な電子機器 (CIED) の標準です.
• CIED RMからの大量のデータを管理することは,心臓器具クリニックにとって大きな課題です.

研究 の 目的:

• 人工知能 (AI) の役割を評価し,CIED RMからのデータの洪水を軽減する.
• 既存の心臓器具クリニックの 労働力を支援するAIの有効性を評価する.

主な方法:

• CIEDのRMからのAIとデバイス技術者 (DT) のデータ処理の比較分析.
• 8ヶ月の期間における78の米国機器クリニックからの非特定データを含む.
• 電気生理学者が ランダムに15%の電波を分析して 黄金基準を確立する

主要な成果:

• 7万4千台以上の機器から 69万件以上の送信を分析した.
• AIは28.3%の送信を処理し,22.8%をクリニックに転送し,DTは71.7%を処理し,38.5%を転送した.
• 電気生理学者の判断と比較してAIは93.8%の精度,99.1%の感度,そして93%の特異性を達成した.

結論:

• デバイスクリニックのワークフローにAIを組み込むことは,RMデータを解釈し分類するのに役立ちます.
• AIはDTに匹敵する精度を示し,感度が向上したが,特異性は低い.
• AIは,CIEDのリモートモニタリングで労働力を増やし,データ量を管理する可能性を示しています.