STUDIU. Un sistem care combină rețele neuronale profunde și un dispozitiv EKG mobil poate depista pacienții la risc de moarte cardiacă subită




Conform unui studiu publicat în AHA Journals, un sistem care combină rețelele neuronale profunde (Deep Neural Networks, DNN) și un dispozitiv mobil pentru înregistrarea electrocardiogramelor (mEKG) poate conduce la schimbarea paradigmei în ceea ce privește depistarea rapidă și eficientă a valorii QTc (interval QT corectat), precum și identificarea pacienților la risc de moarte cardiacă subită.

Rezultatele cercetării au demonstrat specificitatea (80%) și sensibilitatea (94,4%) crescută a acestui sistem, comparându-i capacitatea de identificare a prelungirilor QTc, semnificative din punct de vedere clinic, atât cu cea a unui expert QT, cât și cu cea a unui laborator specializat în măsurători QTc pentru studiul diverselor medicamente.

abonare

Prelungirea intervalului QT corectat (QTc) poate rezulta din mai multe cauze, fie în urma administrării anumitor medicamente, fie în urma afecțiunilor genetice precum sindromul congenital de QT lung, fie în urma diverselor afecțiuni sistemice printre care se numără și infecția cu SARS-CoV-2. O valoare ridicată a QTc poate predispune persoanele în cauză la complicații precum fibrilația ventriculară, torsada vârfurilor (TdP) și chiar moarte cardiacă subită. Ghidurile clasifică prelungirea intervalului QTc pentru valori mai mari de 460 ms în rândul femeilor și mai mari de 450 ms în rândul bărbaților.

Depistarea pacientilor la risc de moarte subita cu ajutorul inteligentei artificiale
Conform datelor studiului, algoritmul de inteligență artificială a fost capabil să prezică valorile QTc cu o specificitate de 80% și o sensibilitate de 94,4%.

În prezent, determinarea și monitorizarea valorii QTc se realizează cu ajutorul unei electrocardiograme cu 12 deviații. Studiul și-a propus monitorizarea acestei valori cu ajutorul unui sistem bazat pe o rețea neuronală profundă și un dispozitiv mobil EKG cu doar două deviații (KardiaMobile, aprobat în urmă cu câțiva ani de către Food and Drug Administration).

„Capacitatea de a echipa dispozitive mobile EKG cu sisteme de inteligență artificială de înaltă acuratețe, capabile să calculeze precis valoarea QTc, reprezintă o potențială schimbare de paradigmă în ceea ce privește unde și în ce fel intervalul QT trebuie evaluat” – afirmă autorul principal al studiului, Dr. John Giudicessi, PhD, Mayo Clinic.

Desfășurarea studiului

Pentru a antrena rețeaua neuronală profundă, oamenii de știință au utilizat peste 1,6 milioane de înregistrări EKG realizate cu 12 deviații, provenind de la peste 500.000 de pacienți. Ulterior, capacitatea sistemului de a identifica prelungiri ale intervalului QTc, relevante din punct de vedere clinic, a fost testată pe 686 de pacienți cu boli cardiovasculare genetice, mai bine de jumătate dintre aceștia prezentând sindrom congenital de QT lung.

În ceea ce privește determinarea specificității, sensibilității și preciziei cu care sistemul poate prezice valorile QTc, cercetătorii au observat similitudini între acesta și rezultatele generate de un expert și de un laborator specializat în măsurarea intervalului QT. Acuratețea rețelei neuronale a fost testată atât asupra rezultatelor provenite de la un EKG clasic, cu 12 deviații, cât și în cazul unor rezultate provenite de la un EKG-ul mobil, cu 2 deviații.

Conform datelor studiului, algoritmul de inteligență artificială a fost capabil să prezică valorile QTc cu o specificitate de 80% și o sensibilitate de 94,4%. În ceea ce privește parametrul AUC (area under the curve), sistemul a fost capabil să detecteze QTc ≥500 ms cu valori AUC între 0,95 și 0,97.

Comparativ cu alte sisteme de screening non-invazive (mamografia pentru detectarea cancerului mamar, AUC 0,78; test de screening ADN pentru detectarea cancerului colorectal, AUC 0,92) sistemul prezent a demonstrat caracteristici de performanță superioare.

Avantajele pe care le-ar putea aduce un astfel de sistem constau în a avea o alternativă cost-eficientă pentru determinarea rapidă și eficientă a valorii QTc în situațiile în care, din diverse motive, electrocardiograma cu 12 deviații nu este accesibilă.

Conform studiilor, aproximativ 40% dintre pacienții cu sindromul congenital de QT lung (LQTS) confirmat genetic au un QT corectat normal în repaus, iar specialiștii care citesc electrocardiograma (EKG) nu reușesc să îi diagnosticheze. Recent, un studiu  publicat în Jama Cardiology adresează utilizarea unor rețele neuronale profunde convoluționale pentru a încerca să ofere o soluție la problema diagnosticării LQTS.

Citește și: