fbpx

Приложение к Apple Watch, анализирующее одноканальную запись ЭКГ, способно идентифицировать пациентов со сниженной фракцией выброса левого желудочка

Четверг, 05 мая 2022

На научной сессии Heart Rhythm Society 2022 доложены результаты тестирования алгоритма, анализирующего одноканальную запись ЭКГ, и позволяющего выявлять пациентов со сниженной ФВ ЛЖ (≤40%). Алгоритм был разработан совместно с исследователями из клиники Mayo методами искусственного интеллекта, и представляет собой модификацию ранее разработанной модели, обученной на 12-канальных ЭКГ. Согласно проведенному рандомизированному исследованию (https://www.nature.com/articles/s41591-021-01335-4), применение предшествующего варианта алгоритма позволило повысить выявляемость сниженной ФВ ЛЖ на этапе амбулаторной помощи в первичном звене здравоохранения на 30%.

Модифицированный для Apple Watch c ЭКГ-сенсором алгоритм был разработан на когорте из 2454 пациентов (более половины – женщины, средний возраст 53 года, были включены пациенты от 22 до 92 лет), которые использовали соответствующее приложение и загрузили тысячи записей одноканальных ЭКГ в течение 5 месяцев. Большинство пациентов загружали свои ЭКГ не менее 8 раз, причем люди старше 60 делали это даже чаще, чем более молодые.

Валидационная когорта включила 421 пациента, которым недавно выполнялось ЭХО-КГ. Алгоритм позволил выявить 13 из 16 пациентов с ФВ ЛЖ ≤40%. Т.о., предсказательная ценность алгоритма оказалась достаточно высокой – ROC AUC 88%, чувствительность и специфичность – 81%.

Клиническая значимость использования данного диагностического алгоритма без увеличения частоты ненужных тестов и тревоги у пациентов требует уточнения, однако идея представляется перспективной. Помимо первичной диагностики, речь может идти о мониторировании ФВ ЛЖ в группах риска, например – у получающих кардиотоксичную химиотерапию.

По материалам:

Apple Watch ECG App, Still Experimental, Reveals Asymptomatic Low LVEF - Medscape - May 02, 2022

https://www.medscape.com/

Текст: Шахматова О.О.