人工智能软件用于从鼻腔节律监测器ECG检测心脏动:开发和临床试验
Yuichi Tamura1,2,3, Tomohiro Takata4, Hirohisa Taniguchi5
1Department of Cardiology, International University of Health and Welfare Mita Hospital, 1-4-3 Mita, Minato-ku, Tokyo, 108-8329, Japan. tamura.u1@gmail.com.
一个人工智能 (AI) 算法可以从简短的霍尔特心电图记录中检测心脏动. 该工具通过识别需要更密切监测的患者,有助于早期干预和中风预防.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 人工智能的人工智能
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 在及时干预和预防中风方面,早期检测阳性心房动 (pAF) 是至关重要的.
- 应用到心电图 (ECG) 数据上的深度学习算法为改善pAF检测提供了潜力.
- 霍尔特监测为分析心律失常提供了宝贵的心电图数据.
研究的目的:
- 开发和前性评估一种深度学习的霍尔特心电图算法,用于从鼻腔节律检测pAF.
- 评估该算法的患者级性能,以识别在7天内发展pAF的个体.
- 验证该算法作为一种潜在的选工具,用于加强节律监测.
主要方法:
- 一个深度学习的卷积模型被训练在20,000个30秒的鼻腔节律心电图段上.
- 使用十倍交叉验证和单独的验证集来调整模型并选择操作值.
- 一项多中心前性研究评估了连续30秒的鼻节律阻断的算法,同时进行7天的补丁监测以确认结果.
主要成果:
- 调整后的算法在验证集上实现了84.9%的灵敏度和69.9%的特异性.
- 在前性临床试验中,该算法在7天内检测pAF的灵敏度为91.7%,特异性为65.0%.
- 在研究期间没有报告与设备相关的不良事件.
结论:
- 一个分析短鼻节律霍尔特心电图段的AI算法可以有效地识别在7天内发展pAF的患者.
- 开发的AI工具显示出作为一个选机制的承诺,以指导强化节律监测以检测pAF.
- 这种方法支持早期的干预策略,用于预防患有pAF风险的患者中风.
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