Nyt AI-værktøj registrerer øget risiko for hjertesygdomme hos kvinder med EKG

Nyt AI-værktøj registrerer øget risiko for hjertesygdomme hos kvinder med EKG

En ny AI-model kan markere kvindelige patienter, der har højere risiko for hjertesygdom baseret på et elektrokardiogram (EKG).

Forskerne siger, at algoritmen, der er designet specielt til kvindelige patienter, kan give læger mulighed for at identificere højrisikokvinder tidligere og give bedre behandling og pleje. Detaljer vil blive offentliggjort i dagLancet Digital Health.

Et EKG rapporterer hjertets elektriske aktivitet og er en af ​​de mest almindelige medicinske test i verden. I deres undersøgelse, finansieret af British Heart Foundation, brugte forskere kunstig intelligens til at analysere over en million EKG'er fra 180.000 patienter, hvoraf 98.000 var kvinder.

I den seneste undersøgelse udviklede forskere en score, der måler, hvor tæt et individs EKG matcher de typiske 'EKG-mønstre for mænd og kvinder' og viste risiko for hvert køn. Kvinder, hvis EKG i højere grad matchede det typiske "mandlige" mønster - som f.eks

Afgørende blev det også fundet, at disse kvinder har en signifikant højere risiko for hjerte-kar-sygdomme, fremtidig hjertesvigt og hjerteanfald end kvinder med EKG, der i højere grad matcher det "typiske kvindelige" EKG.

Tidligere beviser har vist, at mænd har en tendens til at have en højere risiko for hjertesygdomme – mere specifikt kaldet hjertekarsygdomme – som kan skyldes forskelle i hormonelle profiler og livsstilsfaktorer. Af denne grund mener læger og offentligheden, at kvinders risiko for hjerte-kar-sygdomme er lav. Selvom dette er risikoen for kvinder også høj, med dobbelt så stor risiko for kvinder at dø af koronar hjertesygdom, den største årsag til hjerteanfald, end af brystkræft i Storbritannien. En nylig konsensuserklæring kaldte hjerte-kar-sygdomme "dræber nummer et" blandt kvinder. Udtalelsen opfordrede til bedre diagnosticering og behandling af kvinder samt bedre kvindelig repræsentation i kliniske forsøg.

Dr. Arunashis Sau, akademisk klinisk lektor ved National Heart and Lung Institute, Imperial College London og kardiologiregistrator ved Imperial College Healthcare NHS Trust, ledede forskningen. Han sagde:

"Vores arbejde har fremhævet, at hjerte-kar-sygdomme hos kvinder er langt mere kompleks end hidtil antaget. I klinikken bruger vi tests som EKG'er til at give et øjebliksbillede af dette, men som følge heraf kan det gå ud på at gruppere patienter efter køn på en måde, der ikke tager hensyn til deres individuelle fysiologi.

Dr. Fu Siong Ng, læser i hjerteelektrofysiologi ved National Heart & Lung Institute ved Imperial College London og konsulentkardiolog ved Imperial College Healthcare NHS Trust og Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust, var den seniorforfatter af undersøgelsen. Han sagde: "Mange af de identificerede kvinder var faktisk i endnu højere risiko end den 'gennemsnitlige' mand. Hvis den bliver bredt vedtaget, kan AI-modellen over tid reducere kønsforskelle i hjertepleje og forbedre resultaterne for kvinder med hjertesygdomme."

Forskergruppen har for nylig offentliggjort endnu et papir om den tilhørende AI-EKG risikoestimeringsmodel, kendt som AIRE, som kan forudsige patienters risiko for at udvikle og forværre sygdom ud fra et EKG. AIRE-forsøgene i NHS er allerede planlagt til udgangen af ​​2025. Disse vil evaluere fordelene ved at implementere modellen med rigtige patienter fra hospitaler i College Healthcare NHS Foundation Trust og Chelsea and Westminster Hospital i Imperial College. Denne model bliver testet sammen med AIRE.

Alt for ofte bliver kvinder fejldiagnosticeret eller endda afskediget af læger, takket være myten om, at hjertesygdomme "bare er et mandligt" problem. Selv når de får den korrekte diagnose, viser beviser, at kvinder er mindre tilbøjelige end mænd til at modtage anbefalede behandlinger. “

Dr. Sonya Babu-Narayan, klinisk direktør hos British Heart Foundation

"Denne undersøgelse anvendte kraftfuld AI-teknologi til EKG'er, en rutinemæssig, billig og udbredt hjertetest. Udnyttelse af potentialet i denne type forskning kunne hjælpe med bedre at identificere de patienter, der har størst risiko for fremtidige hjerteproblemer og indsnævre kønsforskellen i hjerteplejen. Én test. En test alene vil ikke udjævne vilkårene. At sikre, at hver person har brug for den rette hjertepleje.

Forskningen blev finansieret af British Heart Foundation gennem et BHF Clinical Research Training Fellowship til Dr. Sau, et BHF-programstipendium til Dr. Fu Siong NG og BHF Center of Research Excellence i Imperial. Forskere modtog også finansiering fra NIHR Imperial Biomedical Research Centre, et translationelt forskningspartnerskab mellem Imperial College Healthcare NHS Trust og Imperial College London, som modtog £95m i 2022 for at videreudvikle nye eksperimentelle behandlinger og diagnostik til patienter.

Kilder: