Достаточно ли умны приложения для здоровья умных часов для обнаружения мерцательной аритмии?

Расширенный кардиомониторинг пациентов и использование имплантируемых кардиоваскулярных электронных устройств могут повысить вероятность выявления мерцательной аритмии (ФП), но эти устройства имеют ограничения, включая короткое время работы от батареи и отсутствие немедленной обратной связи. Могут ли новые инструменты для смартфонов, которые могут записывать полосу электрокардиограммы (ЭКГ) и проводить автоматическую диагностику, преодолеть эти ограничения и облегчить своевременную диагностику? Крупнейшее исследование на сегодняшний день, опубликованное в Канадском журнале кардиологии, опубликованном Elsevier, показывает, что использование этих устройств у пациентов с аномальными ЭКГ затруднено. Исследователи говорят, что более совершенные алгоритмы и машинное обучение могут помочь этим инструментам ставить более точные диагнозы.

«Предыдущие исследования подтвердили точность Apple Watch для диагностики ФП у ограниченного числа пациентов со схожими клиническими профилями», — пояснил ведущий исследователь Марк Стрик, доктор медицинских наук, институт LIRYC, университетская больница Бордо, Бордо, Франция. «Мы проверили точность приложения Apple Watch ECG для выявления мерцательной аритмии у пациентов с различными сопутствующими аномалиями ЭКГ».

В исследование были включены 734 последовательных госпитализированных пациента. Каждому пациенту была сделана ЭКГ в 12 отведениях, после чего сразу же была сделана 30-секундная запись на Apple Watch. Автоматическое обнаружение ФП на ЭКГ в одном отведении умных часов было классифицировано как «отсутствие признаков фибрилляции предсердий», «фибрилляция предсердий» или «неубедительные показания». Записи умных часов были переданы электрофизиологу, который провел слепую интерпретацию, назначив каждой записи диагноз «ФП», «отсутствие ФП» или «неясный диагноз». Второй слепой электрофизиолог интерпретировал 100 случайно выбранных кривых, чтобы определить степень согласия наблюдателей.

Примерно у каждого пятого пациента ЭКГ умных часов не позволяла поставить автоматический диагноз. Риск ложноположительного автоматического обнаружения ФП был выше у пациентов с преждевременными сокращениями предсердий и желудочков (PAC/PVC), дисфункцией синусового узла и атриовентрикулярной блокадой второй или третьей степени. Для пациентов с ФП риск ложноотрицательной записи (пропущенная ФП) был выше у пациентов с нарушениями желудочковой проводимости (задержкой межжелудочковой проводимости) или ритмами, контролируемыми имплантированным кардиостимулятором.

Кардио-электрофизиологи имели высокий уровень согласия в дифференциации ФП и не-ФП. Приложение для смартфона правильно определило 78% пациентов с ФП и 81% пациентов без ФП. Электрофизиологи идентифицировали 97% пациентов с ФП и 89% без ФП.

Пациенты с ЖЭ в три раза чаще имели ложноположительный диагноз ФП по ЭКГ умных часов, а идентификация пациентов с предсердной тахикардией (ПТ) и трепетанием предсердий (ТП) была очень плохой.

«Эти наблюдения неудивительны, поскольку алгоритмы автоматического обнаружения умных часов основаны исключительно на изменчивости цикла», — отметил доктор Стрик, объяснив, что ЖЭ вызывают короткие и длинные циклы, которые увеличивают изменчивость цикла. «В идеале алгоритм должен лучше различать ЖЭ и ФП. Любой алгоритм, ограниченный анализом вариабельности цикла, будет иметь низкую точность при обнаружении ПТ/ТП. Подходы машинного обучения могут повысить точность обнаружения ФП с помощью смарт-часов у таких пациентов».

В сопроводительной редакционной статье Андрес Ф. Миранда-Арболеда, доктор медицины, и Адриан Баранчук, доктор медицины, отделение кардиологии, Кингстонский научный центр здравоохранения, Кингстон, Онтарио, Канада, отметили, что это первое «реальное» исследование, посвященное использование Apple Watch в качестве средства диагностики ФП.

«Это чрезвычайно важно, потому что позволило нам узнать, что эффективность Apple Watch при диагностике ФП в значительной степени зависит от наличия основных аномалий ЭКГ. Определенным образом алгоритмы умных часов для обнаружения ФП у пациентов с сердечно-сосудистые заболевания еще недостаточно умны. Но они могут скоро быть», — сказали доктор Миранда-Арболеда и доктор Баранчук.

«В связи с растущим использованием смарт-часов в медицине важно знать, какие медицинские состояния и аномалии ЭКГ могут повлиять и изменить обнаружение ФП с помощью смарт-часов, чтобы оптимизировать уход за нашими пациентами», — сказал доктор Стрик. «Обнаружение ФП с помощью смарт-часов имеет большой потенциал, но это более сложно у пациентов с ранее существовавшим заболеванием сердца».

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.