根據(jù)新的分析結果，一種新穎的經(jīng)過驗證的人工智能(AI)算法有助于使用心電圖儀檢測二尖瓣反流。

“二尖瓣關閉不全的篩查和早期診斷對于防止二尖瓣關閉不全的不可逆轉至關重要，”發(fā)表在《超聲心動圖雜志》上的作者摘要寫道。“在這項研究中，我們開發(fā)并驗證了使用心電圖術檢測二尖瓣反流的AI算法。”

回顧性隊列研究包括來自兩個中心的數(shù)據(jù)。研究人員使用超過24,000名患者的56,670心電圖(ECG)訓練了AI算法。他們還對其中一個中心的3,174名患者的3,174個ECG進行了內(nèi)部驗證，對另一個中心的10,865個患者的10,865個EGC進行了外部驗證。該團隊將500 Hz ECG原始數(shù)據(jù)用于預測變量。他們還使用靈敏度圖來確定對AI算法的決策影響最大的ECG區(qū)域。主要研究終點是通過超聲心動圖檢查證實的二尖瓣關閉不全(中度至重度)診斷。

AI識別高風險人群

根據(jù)結果??，使用12導聯(lián)心電圖檢測二尖瓣反流時，AI算法的接收器工作特性曲線下面積為0.816(內(nèi)部驗證)和0.877(外部驗證)(單導聯(lián)心電圖為0.758)。內(nèi)部，外部為0.850)。在3000多例未發(fā)生二尖瓣關閉不全的患者中，與低風險組相比，被算法識別為高危的患者患病的風險更高(分別為13.9%和2.6%; P <0.001)。AI算法的重點是二尖瓣關閉不全患者的P波和T波，以及二尖瓣關閉不全患者的QRS復合波。