启用人工智能的心电图预警干预和全因死亡率:一个务实的随机临床试验

科学领域:

• 心脏病学 心脏病学
• 人工智能在医学中的应用
• 临床试验 临床试验

背景情况:

• 早期识别易受伤害的患者对于改善临床结果至关重要,但仍然具有挑战性.
• 人工智能 (AI) 为医疗保健中的风险分层提供了潜在的解决方案.

研究的目的:

• 评估人工智能启用心电图 (AI-ECG) 预警系统在识别高死亡风险的住院患者中的有效性.
• 评估AI-ECG预警干预对所有原因死亡率和心脏病死亡的影响.

主要方法:

• 一个多站点随机对照试验,涉及15965名患者和39名医生.
• 实施AI-ECG预警系统,为高风险患者的医生提供AI报告和警告信息.
• 主要结局:90天内全因死亡率. 二次结局包括重症监护利用率和心脏病死亡.

主要成果:

• AI-ECG警报干预与90天全因死亡率 (3.6%对4.3%,HR=0.83) 的显著降低有关.
• 死亡率的降低在患有高风险心电图的患者中最为明显 (HR=0.69).
• 干预组中患有高风险心电图的患者接受了更密集的护理,心脏病死亡率显著降低 (0.2%对2.4%,HR=0.07).

结论:

• 启用人工智能的心电图警报可以有效地识别高死亡风险的住院患者.
• 实施AI-ECG警报有助于及时提供临床护理,并导致死亡率降低.
• 这项技术有望改善重症监护机构的患者管理和治疗结果.