Eine in Nature Medicine veröffentlichte Studie berichtet über die Fähigkeit eines Smartwatch-EKGs, Herzinsuffizienz in nichtklinischen Umgebungen genau zu erkennen. Forscher der Mayo Clinic wendeten künstliche Intelligenz (KI) auf EKG-Aufzeichnungen der Apple Watch an, um Patienten mit einer schwachen Herzpumpe zu identifizieren. Die Teilnehmer der Studie zeichneten ihre Smartwatch-EKGs aus der Ferne auf, wann immer sie wollten, wo immer sie waren. In regelmäßigen Abständen luden sie die EKGs automatisch und sicher über eine Smartphone-App, die vom Center for Digital Health der Mayo Clinic entwickelt wurde, in ihre elektronischen Patientenakten hoch.
Derzeit diagnostizieren wir eine ventrikuläre Dysfunktion – eine schwache Herzpumpe – durch ein Echokardiogramm, einen CT-Scan oder ein MRT, aber diese sind teuer, zeitaufwändig und manchmal unzugänglich. Die Möglichkeit, eine schwache Herzpumpe aus der Ferne anhand eines EKGs zu diagnostizieren, das eine Person mit einem Verbrauchergerät wie einer Smartwatch aufzeichnet, ermöglicht eine rechtzeitige Identifizierung dieser potenziell lebensbedrohlichen Krankheit in großem Umfang.“
Paul Friedman, MD, Vorsitzender der Abteilung für Herz-Kreislauf-Medizin an der Mayo Clinic, Rochester
Dr. Friedman ist der leitende Autor der Studie.
Menschen mit einer schwachen Herzpumpe haben möglicherweise keine Symptome, aber diese häufige Form der Herzerkrankung betrifft etwa 2 % der Bevölkerung und 9 % der Menschen über 60. Wenn das Herz nicht genug sauerstoffreiches Blut pumpen kann, können sich Symptome entwickeln, einschließlich Herzschwäche Atemnot, schneller Herzschlag und Schwellungen in den Beinen. Eine frühzeitige Diagnose ist wichtig, da es nach der Erkennung zahlreiche Behandlungsmöglichkeiten gibt, um die Lebensqualität zu verbessern und das Risiko von Herzinsuffizienz und Tod zu verringern.
Mayo-Forscher interpretierten Apple Watch-Einkanal-EKGs, indem sie einen früheren Algorithmus modifizierten, der für 12-Kanal-EKGs entwickelt wurde und nachweislich eine schwache Herzpumpe erkennt. Der 12-Kanal-Algorithmus für die niedrige ventrikuläre Ejektionsfraktion ist an Anumana Inc. lizenziert, ein KI-gesteuertes Gesundheitstechnologieunternehmen, das von Inference und der Mayo Clinic gemeinsam entwickelt wurde.
Während die Daten früh sind, hatte der modifizierte KI-Algorithmus, der Einzelableitungs-EKG-Daten verwendet, eine Fläche unter der Kurve von 0,88, um eine schwache Herzpumpe zu erkennen. Im Vergleich dazu ist dieses Genauigkeitsmaß genauso gut oder etwas besser als ein medizinischer Laufband-Diagnosetest.
„Diese Daten sind ermutigend, weil sie zeigen, dass digitale Tools ein bequemes, kostengünstiges und skalierbares Screening auf wichtige Erkrankungen ermöglichen. Durch Technologie können wir aus der Ferne nützliche Informationen über das Herz eines Patienten auf zugängliche Weise sammeln, die den Bedürfnissen der Menschen vor Ort gerecht werden können. “, sagt Zachi Attia, Ph.D., der leitende KI-Wissenschaftler in der Abteilung für Herz-Kreislauf-Medizin der Mayo Clinic. Dr. Attia ist Erstautor der Studie.
„Der Aufbau der Fähigkeit, Daten von tragbarer Unterhaltungselektronik aufzunehmen und Analysefähigkeiten bereitzustellen, um Krankheiten aus der Ferne vorzubeugen oder die Gesundheit zu verbessern, wie in dieser Studie gezeigt, kann die Gesundheitsversorgung revolutionieren. Lösungen wie diese ermöglichen nicht nur die Vorhersage und Vermeidung von Problemen, sondern werden es letztendlich auch tun dazu beitragen, gesundheitliche Ungleichheiten und die Belastung der Gesundheitssysteme und Kliniker zu verringern“, sagt Dr. Bradley Leibovich, medizinischer Direktor des Mayo Clinic Center for Digital Health und Mitautor der Studie.
Alle 2.454 Studienteilnehmer waren Patienten der Mayo Clinic aus den USA und 11 Ländern. Sie luden eine vom Mayo Clinic Center for Digital Health entwickelte App herunter, um ihre Apple Watch-EKGs sicher in ihre elektronischen Patientenakten hochzuladen. Die Teilnehmer protokollierten zwischen August 2021 und Februar 2022 mehr als 125.000 frühere und neue Apple Watch-EKGs in ihren elektronischen Patientenakten. Kliniker hatten Zugriff auf alle EKG-Daten auf einem KI-Dashboard, das in die elektronische Patientenakte integriert ist, einschließlich Tag und Uhrzeit verzeichnet.
Etwa 420 Teilnehmer hatten ein Echokardiogramm – einen Standardtest, bei dem Schallwellen verwendet werden, um Bilder des Herzens zu erzeugen – innerhalb von 30 Tagen nach der Aufzeichnung eines Apple Watch-EKGs in der App. Von diesen hatten 16 Patienten eine niedrige Ejektionsfraktion, die durch das Echokardiogramm bestätigt wurde, das einen Vergleich für die Genauigkeit lieferte.
Diese Studie wurde von der Mayo Clinic ohne technische oder finanzielle Unterstützung von Apple finanziert. Dr. Attia und Friedman sind zusammen mit anderen Miterfinder des an Anumana lizenzierten Low Ejection Fraction-Algorithmus und könnten von seiner Kommerzialisierung profitieren.
Quelle:
Referenz:
Attia, ZI, et al. (2022) Prospektive Bewertung der Smartwatch-fähigen Erkennung von linksventrikulärer Dysfunktion. Naturheilkunde. doi.org/10.1038/s41591-022-02053-1.
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