英国における人工知能対応ステソスコプ (TRICORDER) での三重心血管疾患検出:クラスターランダム化制御実施試験

科学分野:

• 心臓病学 心臓病学
• デジタル・ヘルス・デジタル・ヘルス
• プライマリケアにおけるイノベーション

背景:

• 心血管疾患 (CVD) の検出は,世界的な健康上の優先事項です.
• AIステトスコープは,心不全,心房細動,VHDを診療の場で検出する見込みがある.
• AIステトスコープの実用的な効果と実装の課題は,調査を必要とする.

研究 の 目的:

• プライマリケアにおける心不全検知に対するAIステソスコップの実世界効果を評価する.
• コミュニティベースの対病院ベースの診断への影響を評価する.
• AIステトスコップ技術の実装の障壁と有効な要素を特定する.

主な方法:

• イギリスの初等保健医療慣行を含む実用的な,クラスターランダム化制御実施試験.
• 実践は,AIステソスコプ介入またはルーティンケアにランダムに割り当てられました.
• AIステトスコープは,心不全,AF,VHDの検出のためのAIアルゴリズムによる分析のためのECGとフォノカルジオグラムの信号を記録しました.

主要な成果:

• AIステソスコープと対照群の心不全検出率に有意な差はありませんでした (IRR 0.94).
• コミュニティベースまたは病院ベースの心不全診断の違いはありません.
• AIステトスコープの使用は,心不全,心房細動,VHDの検出率が著しく高かった.

結論:

• プライマリケアにおけるAIステソスコプの導入は,12ヶ月後に心不全の全体的な検出を増加させなかった.
• AIステトスコープの使用は,心不全,AF,VHDの検出の増加と独立した関連性を示しました.
• この試験は,ヘルスケアイノベーションの実施に関する現実世界のデータを生成するための実用的な設計を提供します.