Artificial intelligence in resting ECG: Higher accuracy in the interpretation of rhythm abnormalities - Havránek, Štěpán; Steklá, Barbora; Veselá, Michaela; Holub, Josef; Zemková, Michaela; Miksová, Lucie; Kvasničková, Karolína; Kubínová, Nikol; Lubanda, Jean-Claude; Dusík, Milan; Marek, Josef; Čeledová, Vladyslava; et al. (Cor et Vasa, 2024)
Úvod: Cílem této studie je vyhodnocení výkonu nově vyvinutého rytmového modelu určeného pro interpretaci EKG a založeného na umělé inteligenci (AI-ECGRM) v binární klasifikaci mezi sinusovým rytmem a arytmiemi. Metody: Interpretace EKG záznamů generované pomocí AI-ECGRM byly v rámci studie porovnány s diagnostickými závěry zkušeného kardiologa. Metodou použitou ke klasifikaci dat byla matice záměn, přičemž vyhodnocení zahrnuje senzitivitu, specificitu, pozitivní prediktivní hodnotu a negativní prediktivní hodnotu. Výsledky: Testovací datová sada obsahuje 1 491 náhodně vybraných EKG záznamů (průměrný věk 65 ± 21 let; 54 % žen). Pro danou datovou sadu čítala diagnostika kardiologa 1 271 záznamů se závěrem sinusový rytmus a 220 záznamů se závěrem arytmie. Oproti tomu interpretace generovaná pomocí AI-ECGRM čítala 1 169 záznamů se závěrem sinusový rytmus a 322 záznamů se závěrem arytmie. Senzitivita a specificita AI-ECGRM byla 94 % a 91 %. Pozitivní prediktivní hodnota byla 64 %. Negativní prediktivní hodnota dosáhla 99 %, což značí velmi nízkou pravděpodobnost vynechání potenciální patologie. Závěr: Výsledky ukazují na účinnost nově vyvinutého AI-ECGRM pro rozlišení záznamů se sinusovým rytmem a arytmií. Navíc metoda vykazuje vysokou negativní prediktivní hodnotu blížící se 100 %.
Keywords: elektrokardiografie; Data Analysis; srdeční frekvence; umělá inteligence; studie AI-ECGRM; Artificial Intelligence; Heart Rate; analýza dat; srdeční arytmie; Arrhythmias, Cardiac; Electrocardiography