Valutazione prospettica del rilevamento abilitato da smartwatch della disfunzione ventricolare sinistra
Due progressi della tecnologia sanitaria sono al centro di uno studio pubblicato su Nature Medicine : un’app e un’infrastruttura back-end per consentire ai pazienti di condividere in remoto i dati ECG dello smartwatch con i loro medici in modo facile e sicuro e la modifica di un collaudato ECG artificiale a 12 derivazioni algoritmo di intelligence (AI) per consentirne l’esecuzione su una registrazione ECG dell’orologio a derivazione singola.
Un algoritmo AI applicato alle registrazioni ECG di Apple Watch ha identificato con successo una pompa cardiaca debole nei pazienti.
I risultati suggeriscono il potenziale per uno strumento relativamente poco costoso che è ampiamente disponibile per rilevare l’insufficienza cardiaca nelle persone al di fuori di un contesto clinico.
ROCHESTER, Minn. — Uno studio pubblicato su Nature Medicine riporta la capacità di un ECG smartwatch di rilevare con precisione l’insufficienza cardiaca in ambienti non clinici. I ricercatori della Mayo Clinic hanno applicato l’intelligenza artificiale (AI) alle registrazioni ECG di Apple Watch per identificare i pazienti con una pompa cardiaca debole . I partecipanti allo studio hanno registrato i loro ECG da smartwatch da remoto ogni volta che lo desideravano, ovunque si trovassero. Periodicamente, hanno caricato gli ECG nelle loro cartelle cliniche elettroniche in modo automatico e sicuro tramite un’app per smartphone sviluppata dal Center for Digital Health della Mayo Clinic.
“Attualmente, diagnostichiamo la disfunzione ventricolare – una pompa cardiaca debole – attraverso un ecocardiogramma , una TAC o una risonanza magnetica, ma questi sono costosi, richiedono tempo e talvolta inaccessibili. La capacità di diagnosticare una pompa cardiaca debole a distanza, da un ECG che un i record delle persone utilizzando un dispositivo di consumo, come uno smartwatch, consentono un’identificazione tempestiva di questa malattia potenzialmente pericolosa per la vita su vasta scala”, afferma Paul Friedman, MD , presidente del Dipartimento di medicina cardiovascolare presso la Mayo Clinic di Rochester. Il Dr. Friedman è l’autore senior dello studio.
Le persone con una pompa cardiaca debole potrebbero non avere sintomi, ma questa forma comune di malattia cardiaca colpisce circa il 2% della popolazione e il 9% delle persone di età superiore ai 60 anni. Quando il cuore non riesce a pompare abbastanza sangue ricco di ossigeno, possono svilupparsi sintomi, inclusa la mancanza di respiro, battito cardiaco accelerato e gonfiore alle gambe. La diagnosi precoce è importante perché una volta identificata, esistono numerosi trattamenti per migliorare la qualità della vita e diminuire i rischi di scompenso cardiaco e morte.
I ricercatori di Mayo hanno interpretato gli ECG a derivazione singola di Apple Watch modificando un precedente algoritmo sviluppato per ECG a 12 derivazioni che ha dimostrato di rilevare una pompa cardiaca debole . L’algoritmo a 12 derivazioni per la bassa frazione di eiezione ventricolare è concesso in licenza ad Anumana Inc. , una società di tecnologia sanitaria guidata dall’intelligenza artificiale, co-creata da nference e Mayo Clinic.
Mentre i dati sono in anticipo, l’algoritmo AI modificato che utilizza dati ECG a derivazione singola aveva un’area sotto la curva di 0,88 per rilevare una pompa cardiaca debole. In confronto, questa misura di accuratezza è buona quanto o leggermente migliore di un test diagnostico medico su tapis roulant.
“Questi dati sono incoraggianti perché dimostrano che gli strumenti digitali consentono uno screening conveniente, economico e scalabile per condizioni importanti. Attraverso la tecnologia, possiamo raccogliere a distanza informazioni utili sul cuore di un paziente in un modo accessibile che possa soddisfare le esigenze delle persone ovunque si trovino, ” afferma Zachi Attia, Ph.D. , il principale scienziato di IA presso il Dipartimento di Medicina Cardiovascolare della Mayo Clinic. Il Dr. Attia è il primo autore dello studio.
“Costruire la capacità di ingerire dati dall’elettronica di consumo indossabile e fornire capacità analitiche per prevenire malattie o migliorare la salute da remoto nel modo dimostrato da questo studio può rivoluzionare l’assistenza sanitaria. Soluzioni come questa non solo consentono la previsione e la prevenzione dei problemi, ma finiranno anche per contribuire a ridurre le disparità di salute e l’onere per i sistemi sanitari e i medici”, afferma Bradley Leibovich, MD , direttore medico del Mayo Clinic Center for Digital Health e coautore dello studio.
Tutti i 2.454 partecipanti allo studio erano pazienti della Mayo Clinic provenienti da tutti gli Stati Uniti e da 11 paesi. Hanno scaricato un’app creata dal Mayo Clinic Center for Digital Health per caricare in modo sicuro i loro ECG di Apple Watch nelle loro cartelle cliniche elettroniche. Tra agosto 2021 e febbraio 2022, i partecipanti hanno registrato più di 125.000 ECG di Apple Watch precedenti e nuovi nelle loro cartelle cliniche elettroniche. registrato.
Circa 420 partecipanti sono stati sottoposti a un ecocardiogramma, un test standard che utilizza le onde sonore per produrre immagini del cuore, entro 30 giorni dalla registrazione di un ECG di Apple Watch nell’app. Di questi, 16 pazienti avevano una bassa frazione di eiezione confermata dall’ecocardiogramma, che ha fornito un confronto per l’accuratezza.
Questo studio è stato finanziato dalla Mayo Clinic senza alcun supporto tecnico o finanziario da parte di Apple. Dott. Attia e Friedman, insieme ad altri, sono co-inventori dell’algoritmo a bassa frazione di eiezione concesso in licenza ad Anumana e potrebbero trarre vantaggio dalla sua commercializzazione.
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