Studie visar smartwatch-EKG:s förmåga att exakt upptäcka hjärtsvikt

Studie visar smartwatch-EKG:s förmåga att exakt upptäcka hjärtsvikt

En studie publicerad i Nature Medicine rapporterar en smartwatch-EKG:s förmåga att exakt detektera hjärtsvikt i icke-kliniska miljöer. Mayo Clinic-forskare tillämpade artificiell intelligens (AI) på Apple Watch-EKG-inspelningar för att identifiera patienter med svaga hjärtpumpar. Deltagarna i studien spelade in sina smartwatch-EKG på distans när de ville, var de än var. Med jämna mellanrum laddade de automatiskt och säkert upp EKG till sina elektroniska journaler via en smartphone-app utvecklad av Mayo Clinics Center for Digital Health.

Vi diagnostiserar för närvarande ventrikulär dysfunktion – en svag hjärtpump – genom ett ekokardiogram, datortomografi eller MRT, men dessa är dyra, tidskrävande och ibland otillgängliga. Möjligheten att fjärrdiagnostisera en svag hjärtpump med hjälp av ett EKG registrerat av en person som använder en konsumentenhet som en smartklocka möjliggör snabb identifiering av denna potentiellt livshotande sjukdom i stor skala.”

Paul Friedman, MD, ordförande för avdelningen för kardiovaskulär medicin vid Mayo Clinic, Rochester

Dr Friedman är huvudförfattaren till studien.

Personer med en svag hjärtpump kanske inte har några symtom, men denna vanliga form av hjärtsjukdom drabbar cirka 2 % av befolkningen och 9 % av personer över 60. Om hjärtat inte kan pumpa tillräckligt med syrerikt blod kan symtom utvecklas, inklusive hjärtsvikt, andfåddhet, snabba hjärtslag och svullnad i benen. Tidig diagnos är viktig eftersom det, när det väl upptäckts, finns många behandlingsalternativ för att förbättra livskvaliteten och minska risken för hjärtsvikt och död.

Mayo-forskare tolkade Apple Watch enavlednings-EKG genom att modifiera en tidigare algoritm utformad för 12-avlednings-EKG som har visat sig upptäcka svag hjärtpumpning. Algoritmen med 12-avledningar med låg ventrikulär ejektionsfraktion är licensierad till Anumana Inc., ett AI-drivet hälsoteknologiföretag som utvecklats tillsammans av Inference och Mayo Clinic.

Även om data är tidig, hade den modifierade AI-algoritmen som använder enkelavlednings-EKG-data en area under kurvan på 0,88 för att detektera en svag hjärtpump. I jämförelse är detta mått på noggrannhet lika bra eller något bättre än ett medicinskt diagnostiskt löpbandstest.

"Dessa data är uppmuntrande eftersom de visar att digitala verktyg möjliggör bekväm, prisvärd och skalbar screening för viktiga sjukdomar. Tekniken gör det möjligt för oss att på distans samla in användbar information om en patients hjärta på ett tillgängligt sätt som kan möta behoven hos människor lokalt", säger Zachi Attia, Ph.D., ledande AI-forskare vid avdelningen för Mayo Clinic Cardiovascular Medicine. Dr. Attia är den första författaren till studien.

"Att bygga upp förmågan att inta data från bärbar konsumentelektronik och tillhandahålla analysmöjligheter för att på distans förebygga sjukdomar eller förbättra hälsan, som visas i den här studien, kan revolutionera sjukvården. Lösningar som dessa gör det inte bara möjligt att förutsäga och förebygga problem, utan kommer i slutändan att bidra till att minska hälsoskillnader och belastningen på hälso- och sjukvårdssystem och kliniker att minska", säger Dr. Bradley Leibovichs medicinska chef för May Digital och Health Center för May Digital och kliniker. medförfattare till studien.

Alla 2 454 studiedeltagare var Mayo Clinic-patienter från USA och 11 länder. De laddade ner en app utvecklad av Mayo Clinic Center for Digital Health för att säkert ladda upp sina Apple Watch-EKG till deras elektroniska journaler. Deltagarna loggade mer än 125 000 tidigare och nya Apple Watch-EKG i sina elektroniska journaler mellan augusti 2021 och februari 2022. Kliniker hade tillgång till alla EKG-data på en AI-instrumentpanel integrerad i den elektroniska journalen, inklusive registrerad dag och tid.

Cirka 420 deltagare hade ett ekokardiogram - ett standardtest som använder ljudvågor för att skapa bilder av hjärtat - inom 30 dagar efter att ha spelat in ett Apple Watch-EKG i appen. Av dessa hade 16 patienter en låg ejektionsfraktion bekräftad med ekokardiogram, vilket gav en jämförelse för noggrannhet.

Denna studie finansierades av Mayo Clinic utan tekniskt eller ekonomiskt stöd från Apple. Dr. Attia och Friedman, tillsammans med andra, är meduppfinnare av algoritmen Low Ejection Fraction licensierad till Anumana och kan dra nytta av dess kommersialisering.

Källa:

Mayo Clinic

Hänvisning:

Attia, ZI, et al. (2022) Prospektiv utvärdering av smartwatch-aktiverad detektion av vänsterkammardysfunktion. Naturmedicin. doi.org/10.1038/s41591-022-02053-1.

.