远程重编程植入式循环记录器的监控使用算法来减少假阳性警报

科学领域:

• 心脏病学 心脏病学
• 医疗器械 医疗器械
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 植入式循环记录器 (ILR) 对心律失常的检测至关重要.
• 从历史上看,ILR警报中的高假阳性率 (≈75%) 需要广泛的手册审查.
• 像LINQII和LUX-Dx这样的先进ILR利用人工智能和远程重编程来缓解这个问题,但它们的临床实用性需要研究.

研究的目的:

• 用双阶段AI算法评估可远程重编程ILR (LINQII和LUX-Dx) 的临床实用性.
• 评估这些先进的ILR对假阳性警报率和日常实践中的整体警报负担的影响.

主要方法:

• 通过VA国家心脏设备监测计划监测的LINQII和LUX-DxILR患者被确定 (2022年3月至6月).
• ILR编程是根据植入物指示量身定制的.
• 警报和传输被手动审查;ILR被远程重新编程后假阳性或连续警报以优化性能.

主要成果:

• 在LINQII队列 (117名患者) 中,假阳性结果为18.0%,在LUX-Dx队列 (105名患者) 中,假阳性结果为38.3%.
• 远程重新编程显著减少了LINQII (0.13至0.03) 和LUX-Dx (0.15至0.01) 的中位数警报/天.
• 由于ILR监测,没有错过任何不良临床事件.

结论:

• 与人工智能算法相结合的远程可重编程ILR显著降低了与旧设备相比的警报负担.
• 这些先进的ILR保持了高的真实阳性率,确保检测随之而来的心律失常.
• 这项研究表明,人工智能驱动的ILR在有效管理心律失常检测方面的临床实用性.