ECG AI الگورتھم بائیں ویںٹرکولر سسٹولک ڈیسفکشن کی نشاندہی کرتا ہے۔

ECG AI الگورتھم بائیں ویںٹرکولر سسٹولک dysfunction کی شناخت کرتا ہے

ڈیسپنیا کے ساتھ ایمرجنسی روم (ED) میں پیش ہونے والے مریضوں کو بائیں ویںٹرکولر (LV) سسٹولک dysfunction ہے، AI کے ذریعہ تجزیہ کردہ الیکٹرو کارڈیوگرامس کا استعمال کرتے ہوئے۔

جیکسن ویل، فلوریڈا میں میو کلینک کے شعبہ قلبی طب کے پرنسپل تفتیش کار ڈیمیلیڈ ایڈڈینسیو نے ہیلیو کو بتایا: "AI ECG NT-proBNP کے مقابلے میں سانس کی قلت والے مریضوں میں بائیں ویںٹرکولر سسٹولک فنکشن کا تیزی سے اور زیادہ درست طریقے سے پتہ لگا سکتا ہے۔ ایمرجنسی ڈپارٹمنٹ کی تشخیص کو بہتر بنائیں اور اس میں تیزی لائیں اور زیادہ خطرہ والے دل کے مریضوں کی پہلے شناخت کرنے اور مریضوں کو مناسب قلبی نگہداشت سے منسلک کرنے کا ایک منفرد موقع فراہم کریں۔"

سانس لینے میں دشواری کے ساتھ مریضوں

سرکولیشن: ایریتھمیاس اینڈ الیکٹرو فزیالوجی میں شائع ہونے والے سابقہ ​​مطالعہ میں، محققین نے مئی 2018 اور 2019 کے درمیان 1,606 مریضوں (درمیانی عمر 68؛ 47 فیصد خواتین) کے اعداد و شمار کا تجزیہ کیا 2 ماہ کے دوران سانس لینے میں دشواری۔ ان مریضوں کو 24 گھنٹوں کے اندر اور ED کے دورے کے 30 دنوں کے اندر کم از کم ایک ECG تھا۔ وہ لوگ جن کی پہلے تشخیص شدہ سسٹولک، ڈائیسٹولک، یا غیر واضح دل کی ناکامی تھی انہیں خارج کر دیا گیا تھا۔

اس مطالعہ کا بنیادی نتیجہ ED کے دورے کے 30 دنوں کے اندر LV systolic dysfunction (35 فیصد یا اس سے کم کے بائیں ویںٹرکولر انجیکشن فریکشن کے طور پر بیان کیا گیا) والے نئے مریضوں کی شناخت تھا۔ ثانوی نتائج کی تعریف لیفٹ وینٹریکولر انجیکشن فریکشن (LVEF) والے مریضوں کے طور پر کی گئی تھی جو پریزنٹیشن کے 30 دنوں کے اندر 50 فیصد سے کم پائے گئے تھے۔ دونوں نتائج کا تعین ECGs کے ذریعے کیا گیا جس کا اندازہ گہرے سیکھنے کے نیٹ ورک کے ذریعے کیا گیا، ایک AI-ECG الگورتھم تیار کیا گیا اور بغیر کسی اضافی اصلاح یا تربیت کے 35 فیصد یا اس سے کم کے LVEFs کی شناخت کے لیے توثیق کی گئی۔

ED کے دورے کے بعد ECG کا درمیانی وقت 1 دن تھا۔

ڈسپنیا کے ہنگامی مریضوں میں، AI-ECG الگورتھم کے لیے ریسیور آپریٹنگ خصوصیت کے وکر کے تحت نئے بائیں ویںٹرکولر سسٹولک dysfunction کی شناخت کے لیے علاقہ 0.89 (95 فیصد CI، 0 تھا۔{5} 91)۔ الگورتھم کی درستگی 85.9 فیصد تھی (95 فیصد CI، 841-87.6)، 87 فیصد کی مخصوصیت، 74 فیصد کی حساسیت، 40 فیصد کی مثبت پیشین گوئی قدر، اور منفی پیشن گوئی کی قدر 97 فیصد

الگورتھم 50 فیصد سے کم LVEF والے مریضوں کی شناخت کرنے کے قابل بھی تھا جس میں وصول کنندہ آپریٹنگ خصوصیت والے وکر 0.85 (95 فیصد CI, 083-0.88 کے تحت تھا۔ ) 86 فیصد کی درستگی کے ساتھ (95 فیصد CI، 84۔{10}}.7)۔ اس نے 91 فیصد کی مخصوصیت، 63 فیصد کی حساسیت، 62 فیصد کی مثبت پیشن گوئی کی قدر اور 92 فیصد کی منفی پیشن گوئی کی قدر بھی حاصل کی۔

محققین نے {{0}} مریضوں کے ایک پینل کا بھی جائزہ لیا جو دستیاب N-ٹرمینل B-قسم کے نیٹریوریٹک پیپٹائڈ اقدار کے ساتھ ہیں۔ 800 pg/mL سے زیادہ NT-proBNP کی سطحیں نئے LV سسٹولک ڈسکشن کی نشاندہی کرتی ہیں، جس میں وصول کنندہ آپریٹنگ خصوصیت کے وکر 0.8 (95 فیصد CI، 076-0.84) کے تحت ہوتا ہے۔

Adedinsewo نے ایک انٹرویو میں کہا، "موجودہ مطالعہ سابقہ ​​ہے، اور طویل مدتی طبی نتائج پر AI-ECG کے اثرات کا جائزہ لینے کے لیے ممکنہ مطالعات کی ضرورت ہے، جس کا ہماری تحقیقاتی ٹیم فی الحال جائزہ لے رہی ہے۔"

Adedinsewo نے مزید کہا کہ یہ ٹیکنالوجی فی الحال ان کے ہیلتھ کیئر سسٹم میں استعمال ہو رہی ہے۔ اس نے ہیلیو کو بتایا: "یہ AI-ECG ٹول فی الحال میو کلینک کی تمام سائٹس پر دستیاب ہے اور ہمارے الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈ سسٹم کے ذریعے قابل رسائی ہے، اس کے علاوہ، اس ٹول کو حال ہی میں ایف ڈی اے کی طرف سے مئی میں تصدیق شدہ تشخیص کی اسکریننگ کے لیے ہنگامی طور پر استعمال کی اجازت دی گئی تھی۔ مشتبہ ناول کورونویرس کے مریضوں میں وینٹریکولر dysfunction۔"

مریض کی دیکھ بھال کو آگے بڑھانے کی صلاحیت

ایک متعلقہ اداریہ میں، پورٹ لینڈ، اوریگون میں اوریگون ہیلتھ اینڈ سائنس یونیورسٹی کے نائٹ کارڈیو ویسکولر انسٹی ٹیوٹ کے ڈاکٹر قاضی ٹی حق، اور ساتھیوں نے لکھا: "مجموعی طور پر، Adedinsewo et al. کے نتائج یہ ظاہر کرتے ہیں کہ- AI معیاری {{ کا استعمال کرتے ہوئے 0}} لیڈ ای سی جی لیڈ وائر ای سی جی ایمرجنسی ڈپارٹمنٹ ڈسپنیا کے مریضوں میں نئے شروع ہونے والے دل کی ناکامی کی شناخت کو بہتر بنا سکتا ہے۔ یہ ایک حکمت عملی ہے جو کلینیکل پریکٹس میں استعمال کرنا آسان ہے اور اس میں مریضوں کی دیکھ بھال کو نمایاں طور پر بہتر کرنے کی صلاحیت ہے۔"