人工智能启用心电图检测了B型性尿素和N-终端亲脑性尿素
Pang-Yen Liu1, Chin Lin2,3,4, Chin-Sheng Lin1,2
1Division of Cardiology, Department of Internal Medicine, Tri-Service General Hospital, National Defense Medical Center, Taipei 114, Taiwan.
人工智能支持的心电图 (AI-ECGs) 可以准确预测B型性尿素 (BNP) 和N端前脑性尿素 (pBNP) 水平. 由AI-ECG衍生的pBNP显示出更大的潜力来预测心血管疾病患者未来的死亡率.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 人工智能的人工智能
- 生物标志物发现发现
背景情况:
- B型尿素 (BNP) 和N端前脑尿素 (pBNP) 是已确定的心血管疾病和死亡率的预测因素.
- 支持人工智能 (AI) 的心电图 (ECG) 系统越来越多地用于心血管疾病 (CVD) 管理.
- 将AI-ECG与BNP/pBNP预测相结合,可以加强对高风险患者的监测.
研究的目的:
- 开发一个深度学习模型 (DLM) 来直接从心电图数据 (ECG-BNP/ECG-pBNP) 预测BNP/pBNP水平.
- 使用内部和外部数据集验证开发的AI-ECG模型的准确性.
- 为了比较AI-ECG衍生的BNP/pBNP的预后值,用于预测全因死亡率.
主要方法:
- 在大型数据集 (47,709个ECG) 上训练深度学习模型 (DLM) 用于基于ECG的BNP/pBNP估计.
- 在独立的内部 (4001 ECGs) 和外部 (6042 ECGs) 数据集上验证了DLM.
- 评估了轻度和重度异常BNP/pBNP水平的诊断性能 (AUC,灵敏度,特异性).
- 相关连续的ECG-BNP/ECG-pBNP预测和分析了与ECG特征的关联.
- 随访患者的全因死亡率,以评估预后能力.
主要成果:
- 在验证集中,DLM在区分轻度和重度异常BNP/pBNP水平方面取得了高精度 (AUC ≥0.85).
- 这些模型表现出良好的灵敏度 (68.0-85.0%) 和特异性 (77.9-86.2%).
- 在连续ECG-BNP和ECG-pBNP预测之间观察到强烈的相关性 (Pearson r=0.93).
- 与ECG-BNP相比,ECG-pBNP对所有死因的预测值更高.
- 像T波轴和修正的QT间隔这样的ECG特征与ECG-BNP和ECG-pBNP有关.
结论:
- AI-ECG技术可以准确估计BNP/pBNP水平,提供一种非侵入性方法来评估心血管疾病的风险.
- 开发的AI-ECG模型对监测心血管风险和潜在地减少血液检测的需求充满希望.
- 与ECG-BNP相比,ECG-pBNP似乎是一个更强大的未来死亡率预测器,这表明它在风险分层和患者管理中的有用性.
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