На научной сессии Heart Rhythm Society 2022 доложены результаты тестирования алгоритма, анализирующего одноканальную запись ЭКГ, и позволяющего выявлять пациентов со сниженной ФВ ЛЖ (≤40%). Алгоритм был разработан совместно с исследователями из клиники Mayo методами искусственного интеллекта, и представляет собой модификацию ранее разработанной модели, обученной на 12-канальных ЭКГ. Согласно проведенному рандомизированному исследованию (https://www.nature.com/articles/s41591-021-01335-4), применение предшествующего варианта алгоритма позволило повысить выявляемость сниженной ФВ ЛЖ на этапе амбулаторной помощи в первичном звене здравоохранения на 30%.
Модифицированный для Apple Watch c ЭКГ-сенсором алгоритм был разработан на когорте из 2454 пациентов (более половины – женщины, средний возраст 53 года, были включены пациенты от 22 до 92 лет), которые использовали соответствующее приложение и загрузили тысячи записей одноканальных ЭКГ в течение 5 месяцев. Большинство пациентов загружали свои ЭКГ не менее 8 раз, причем люди старше 60 делали это даже чаще, чем более молодые.
Валидационная когорта включила 421 пациента, которым недавно выполнялось ЭХО-КГ. Алгоритм позволил выявить 13 из 16 пациентов с ФВ ЛЖ ≤40%. Т.о., предсказательная ценность алгоритма оказалась достаточно высокой – ROC AUC 88%, чувствительность и специфичность – 81%.
Клиническая значимость использования данного диагностического алгоритма без увеличения частоты ненужных тестов и тревоги у пациентов требует уточнения, однако идея представляется перспективной. Помимо первичной диагностики, речь может идти о мониторировании ФВ ЛЖ в группах риска, например – у получающих кардиотоксичную химиотерапию.
По материалам:
Apple Watch ECG App, Still Experimental, Reveals Asymptomatic Low LVEF - Medscape - May 02, 2022
Текст: Шахматова О.О.