Hartfalen wordt meestal gedetecteerd door echocardiogram-beeldvormingstests, maar deze tests maken normaal gesproken geen deel uit van een routine lichamelijk onderzoek. Toegang tot echocardiografie is in dit geval beperkt, en toch maakt een late diagnose een levensverlengende behandeling een grotere uitdaging.

Medische onderzoekers hebben deze beperking in het verleden geïdentificeerd. Zoals werd opgemerkt, "Patiënten met American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA) stadium B hartfalen, ook bekend als asymptomatische linkerventrikeldisfunctie (ALVD), worden gekenmerkt door tekenen van structurele hartziekte (d.w.z. linkerventrikeldisfunctie, linkerventrikelhypertrofie) zonder duidelijke klinische tekenen of symptomen van hartfalen, " volgens Cardiologie beoordelingen .

Een digitaal gezondheidsbedrijf werkt samen met de Mayo Clinic in de hoop een verschil te maken door artsen in staat te stellen bij routinematige medische bezoeken te zien of een patiënt risico loopt op hartaanvallen en beroertes.

Eko is het bedrijf dat AI op het ECG toepast voor een krachtige screeningtool die de aanwezigheid van ALVD kan signaleren. Ontwikkeld in samenwerking met de Mayo Clinic, een nieuw op ECG gebaseerd algoritme zit in de coulissen, een die zorgverleners zou helpen hartfalen te detecteren tijdens een standaard lichamelijk onderzoek.

Het team trainde een convolutioneel neuraal netwerk om patiënten met ventriculaire disfunctie te identificeren, alleen ECG-gegevens gebruiken.

Hoe het werkt:

Het algoritme analyseert 15 seconden aan ECG-gegevens die zijn verzameld van een Eko "DUO digitale stethoscoop" tijdens een lichamelijk onderzoek. In medisch spraakgebruik, het zou het gemakkelijker maken om "verminderde linkerventrikelejectiefractie" te identificeren. Dit laatste is een teken van een verzwakt hart.

"Een lage ejectiefractie betekent dat de hartpomp zwak is, wat kan leiden tot kortademigheid, zwelling, intolerantie uitoefenen, of plotselinge dood, dus het is belangrijk om te identificeren, zoveel behandelingen bestaan, " zei Dr. Paul Friedman, voorzitter van de afdeling Cardiovasculaire Geneeskunde van de Mayo Clinic.

Christine Fisher in Engadget besprak het proces:"Het algoritme is ontworpen om te werken met Eko's DUO digitale stethoscoop. Het draagbare apparaat kan aan de linkerkant van de borst van een patiënt worden geplaatst en verzamelt zowel hartgeluiden als ECG-gegevens. Het apparaat zou het verzamelen van die ECG-gegevens tijdens routine examens, en in de toekomst, het kan worden gebruikt in instellingen voor telezorg. Patiënten kunnen het apparaat thuis gebruiken, en de gegevens, inclusief de bevindingen van het algoritme, naar hun zorgverlener zouden worden gestuurd."

"Door de elektrische activiteit van het hart te analyseren, het algoritme kan detecteren wanneer het hart tijdens elke cyclus veel minder bloed pompt dan zou moeten, wat een teken is van hartfalen. Patiënten kunnen dan een preventieve behandeling zoeken om mogelijk slechte resultaten zoals een beroerte te voorkomen, " zei Brian Rinker in San Francisco Business Times .

Hoe nauwkeurig is hun gereedschap? De resultaten zijn binnen van een krant van januari en ook van recentere onderzoeken. Het abstract van de paper van januari 2019 van de onderzoekers, in Natuurgeneeskunde , verklaarde dat "wanneer getest op een onafhankelijke set van 52, 870 patiënten, het netwerkmodel leverde waarden op voor de oppervlakte onder de curve, gevoeligheid, specificiteit, en nauwkeurigheid van 0,93, 86,3%, 85,7%, en 85,7%, respectievelijk."

In verdere klinische studies bij Mayo Clinic, de DUO in combinatie met het AI-algoritme kon de ejectiefractie detecteren <35% met een oppervlakte onder de curve (AUC) van 0,90.

Eko meldde dat "wanneer getest op 100 patiënten, de DUO in combinatie met een AI-model kon de ejectiefractie detecteren <35% met een oppervlakte onder de curve (AUC) van 0,90, wat vergelijkbaar is met eerder gepubliceerd onderzoek in Natuurgeneeskunde . Deze bevindingen kunnen helpen bij het identificeren van patiënten met een lage ejectiefractie tijdens routine lichamelijk onderzoek, het vergemakkelijken van snelle klinische herkenning van degenen die verder moeten worden getest. Dit is de eerste keer dat een point-of-care-apparaat met een ECG met één afleiding in combinatie met een AI-algoritme een lage ejectiefractie bij patiënten identificeerde."

De digitale-stethoscoopbenadering van Eko wacht op goedkeuring van de Food and Drug Administration. Op woensdag, echter, Eko deelde zijn nieuws dat de FDA het bedrijf een doorbraakstatus had verleend voor zijn op ECG gebaseerde algoritme. Het persbericht wees erop dat "deze status niet betekent dat het algoritme FDA-goedkeuring heeft gekregen."

rinker in San Francisco Business Times verschafte een duidelijke capsule van wat deze "doorbraakstatus" betekent voor het bedrijf en voor toekomstige patiënten.

Het proces voor het goedkeuren van medische hulpmiddelen en medicijnen verloopt doorgaans in een ijzig tempo bij de FDA, hij zei, maar met de doorbraakbenaming, Eko zou toegang hebben tot een sneller goedkeuringsproces, gereserveerd voor apparaten die "een effectievere behandeling of diagnose van levensbedreigende of onomkeerbaar slopende ziekten of aandoeningen kunnen bieden, " volgens de FDA.

Rinker legde de zaken van Eko uit, in dat het "3 soorten digitale stethoscopen verkoopt die subtiele geluiden in het hart kunnen oppikken en de gegevens vervolgens voor analyse naar een AI-softwareplatform op een mobiel apparaat kunnen sturen. Het idee is dat de AI in een paar seconden afwijkingen kan detecteren in het hart."

Het artikel van januari waarin het onderzoek wordt beschreven, is getiteld "Screening voor cardiale contractiele dysfunctie met behulp van een elektrocardiogram met kunstmatige intelligentie, " door Zachi Attia, Suraj Kapa, Francisco Lopez Jiménez, Paul McKie, Dorothy Ladewig, Gaurav Satam, Patricia Pellikka, Maurice Enriquez-Sarano, Peter Neuswaardig, Thomas Munger, Samuël Asirvatham, Christoffel Scott, Rickey Carter en Paul Friedman.

© 2019 Wetenschap X Netwerk