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人工智能助力房顫篩查

文章來源:健康界發(fā)布日期:2022-10-11瀏覽次數(shù):50

本研究屬于非隨機(jī)干預(yù)試驗(yàn)。研究者前瞻性地招募了具有卒中危險(xiǎn)因素但無心房顫動(dòng)的患者。他們?cè)谌粘T\療中進(jìn)行了心電圖 (ECG)檢查。參與者佩戴連續(xù)動(dòng)態(tài)心律監(jiān)測(cè)器長(zhǎng)達(dá)30天,數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)連接近乎實(shí)時(shí)地傳輸數(shù)據(jù)。人工智能算法應(yīng)用于心電圖,將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)或低風(fēng)險(xiǎn)組。

主要終點(diǎn)是新診斷的心房顫動(dòng)。在次要分析中,試驗(yàn)參與者與來自符合條件但未入組試驗(yàn)的人群進(jìn)行傾向評(píng)分匹配 (1:1),作為真實(shí)世界的對(duì)照。

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):來自美國(guó)40個(gè)州的1003名平均年齡為74歲 (SD 8.8) 的患者完成了這項(xiàng)研究。在平均22.3天的連續(xù)監(jiān)測(cè)中,370名低風(fēng)險(xiǎn)患者中的6名 (1.6%) 和633名高風(fēng)險(xiǎn)患者中的48名 (7.6%) 檢測(cè)到心房顫動(dòng)(優(yōu)勢(shì)比 4.98, 95 % CI 2.11–11.75, p=0.0002)。

與常規(guī)診療相比,AI引導(dǎo)的篩查增加了房顫?rùn)z出率(高危組:常規(guī)診療的3.6% [95% CI 2.3–5.4] vs AI指導(dǎo)的篩查組 10.6% [8.3–13.2],p<0.0001;低風(fēng)險(xiǎn)組:0.9% vs 2.4%,p=0.12),中位隨訪時(shí)間為9.9個(gè)月(IQR 7.1–11.0)。

毅訊點(diǎn)評(píng)

人工智能的診斷無疑可以幫助醫(yī)生進(jìn)行臨床決策和患者管理。但目前很多研究還停留在臨床研究層面,在真實(shí)世界應(yīng)用人工智能還存在決策風(fēng)險(xiǎn)、醫(yī)保支付等許多現(xiàn)實(shí)問題。

這些不但需要醫(yī)生、工程師進(jìn)一步努力提高AI的診斷成功率,特別是減少誤診率和漏診率,也需要健康管理者的共同參與與推進(jìn)。