AHA2024 | 人工智能在ACS患者中的应用
健康
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2024-11-21 18:09
北京
近年来，人工智能技术（AI）已应用于各个领域，其在心血管疾病诊断中的应用也备受关注。心电图（ECG）作为常见的诊断工具，准确解读需要专业知识，而机器学习和深度学习技术在心电图诊断、预测和筛查方面取得了显著进展。此次AHA 2024上，展示了AI技术在急性冠状动脉综合征（ACS）患者中的研究进展。
ACS仍是全球死亡的主要原因之一，准确可靠的ACS患者死亡风险预测对于制定有针对性的治疗策略至关重要。现有的传统模型提供了一定的判别价值，并且未纳入ACS预后的当代预测因素。机器学习模型已成为一种替代方法，可提供改进的风险评估。本研究旨在比较机器学习模型与传统风险评分，以预测ACS患者的全因死亡率。研究者检索PubMed、EMBASE、Web of Science和Cochrane数据库，检索机器学习模型与传统统计方法在ACS事件预测方面的对比研究，截止到2023年11月1日。主要结果是用C统计量测量的对比差异，机器学习模型和传统方法在评估全因死亡风险方面的置信区间为95%。结果，共计纳入10项研究（239 627例患者）。所有机器学习模型在所有终点的总C统计量为0.89（95%CI：0.86~0.92），而传统方法为0.82（95%CI：0.79~0.85）。各个机器学习模型与传统方法的C统计量差异为0.07（P<0.05）。三个模型进行了外部验证，校准报告不一致。与传统风险评分相比，机器学习模型对ACS患者的全因死亡率有更好的区分。尽管优于GRACE和TIMI评分等成熟的预后工具，但目前机器学习模型方法的临床应用仍不确定，特别是考虑到现有研究方法学的局限性，还需要更多的模型验证。AI工具准确预测闭塞性心肌梗死，可能减少假阳性导管室激活
通过心电图（ECG）早期准确诊断闭塞性心肌梗死（OMI）对于及时进行经皮冠状动脉介入治疗（PCI）的导管室激活（CLA）至关重要。这项研究的目的是评估一种新的移动应用程序的预测准确性，该应用程序利用人工智能（AI）深度学习算法，在评估潜在CLA的急诊科（ED）患者中区分OMI和非OMI病例。研究对2023年8月22日至2024年4月6日在密苏里州圣路易斯巴恩斯犹太医院急诊室评估潜在CLA的成年患者进行回顾性分析。排除心搏骤停后到达的患者。移动设备应用程序使用OMI ECG AI算法（称为Queen of Hearts,QoH模型）重新分析每次CLA之前获得的心电图。然后将每个心电图归类为OMI或非OMI。冠状动脉造影与心电图结果进行盲检。结果在102例CLAs患者中，57例接受急诊冠状动脉造影。QoH模型预测54例（52.9%）患者有OMI。与非OMI患者相比，预测有OMI的患者更有可能接受冠状动脉造影（94% vs. 17%）、接受急诊PCI（85% vs. 2.1%）、冠状动脉造影更可能检测到急性冠状动脉血栓（74.1% vs. 0.0%）。所有46例符合STEMI心电图标准的患者均被正确识别为OMI。2例预测有OMI但没有STEMI心电图标准的患者被发现有急性冠状动脉闭塞。OMI患者的高敏感肌钙蛋白峰值较高。在55例预测非OMI患者中，45例患者中有41例（91.1%）未接受急诊冠状动脉造影，10例接受急诊冠状动脉造影的患者中有6例（60.0%）没有阻塞性冠状动脉疾病。研究得出，基于AI的QoH模型对冠状动脉造影证实的OMI具有较高的预测能力。该模型的实施可帮助临床医生识别患者的OMI触发CLA的风险，并且AI模型的使用可能导致潜在假阳性CLA的降低。
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参考文献：
[1]Aashray Gupta, MBBS, MS, Ammar Zaka, MD, Cecil Mustafiz,etal.Abstract 4138355: Machine Learning for Prediction of All-Cause Mortality in Acute Coronary Syndrome[2]Samantha Harris, MD, MBA, FREDRICK BROWN, MD, Adam May,etal.Abstract 4144603: Artificial Intelligence Tool Accurately Predicts Occlusion Myocardial Infarction And May Reduce False-Positive Cath Lab Activations![]()
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