QT延长的流动测定中的研究产生突破

来自Mayo Clinic和AliveCor Inc.的研究人员一直在使用人工智能（AI）来开发一种移动设备，可以识别有突然心脏死亡风险的某些患者。该研究在确定患者心脏中的电力充电系统的健康方面产生了突破。研究人员确定了一种智能手机的移动EKG设备可以快速准确地确定患者的QTC，从而鉴定有来自先天性长QT综合征（LQT）或药物诱导的QT延长的心脏病患者的患者。

心脏通过触发常规和必要收缩的复杂电信号系统击败。临床医生评估心脏的速率纠正的QT间隔，或QTC，作为心脏电力充电系统的重要健康仪表。潜在危险的长期QTC，其等于或长于50毫秒，可能是由：

• 食品和药物管理局（FDA）批准的100多种药物。
• 遗传学，包括先天性长QT综合征。
• 许多全身疾病，甚至包括SARS-COV-2介导的Covid-19。

这种长期的QTC可以促使人们危险地快速和混乱的心跳，甚至突然心脏死亡。超过100年，QTC评估和监测在大量上依赖于12铅心电图（EKG）。但根据这项研究，这可能会发生变化。

在Michael Ackerman，M.D.，Ph.D的方向下。，梅奥诊所的遗传心理学家，研究人员培训并验证了基于AI的深神经网络，用于使用AliveCor的Kardimobile 6L EKG设备检测QTC延长。这一发现，发表在循环，将启用AI的移动EKG的能力与传统的12引导EKG进行了比较，检测QT延长。

“这合作努力随着学术界和行业的调查人员产生了我所谓的“枢轴”发现，“阿克曼博士博士说，梅奥诊所的Windland Smith Rice综合心脏死亡计划总监。”在那里，我们将从旧的方式枢转已经获得了这种新的QTC。由于Einthoven于1903年的第一个主要的EKG纸，2021年将标志着QT间隔的新开端。“

该团队从500万人培训和验证了一个超过了160万次12级领先的EKG，并验证了基于AI的深神经网络，以识别和准确地测量QTC。接下来，这种新开发的基于AI的QTC评估？“QT表”？已在梅奥诊所的Windland Smith Rice遗传心律节奏临床临床临床临床近似700名评估的近700名患者。其中一半患者具有先天性QT综合征。

该对象是将QTC值与与智能手机一起使用的原型手持式EKG设备的原型手持式EKG的QTC值进行比较。两组EKG在相同的临床访问中给出，通常在彼此的五分钟内。

AI算法在移动EKG设备上识别临床有意义的QTC延长的能力与训练有素的QT专家和专业从事QTC测量的商业实验室进行QTC测量的EKG评估。移动设备有效地检测到QTC值大于或等于500毫秒，执行：

• 80％的灵敏度是意味着错过了QTC延长的案例。
• 94.4％的特异性

这意味着它在预测谁没有长期QTC的情况下非常准确。

"The ability to equip mobile EKG devices with accurate AI-powered approaches capable of calculating accurately the QTc represents a potential paradigm shift regarding how and where the QT interval can be assessed," says John Giudicessi, M.D., Ph.D., a Mayo Clinic cardiology fellow and first author of the study.

“目前，AliveCor的Kardiamobile 6L EKG设备是FDA清除，用于检测心房颤动，心动过缓和心动过速。一旦收到了基于AI的QTC评估的FDA清除，我们将具有一个真正的QT计，可以使这个新兴的生命符号“容易准确地获得”，“Ackerman博士说。“类似于糖尿病患者的葡萄糖仪，例如，这种QT表将提供预警系统，使患者能够确定和潜在救助其药物和电解质的患者。”

“这种护理人员的应用人工智能是大规模可扩展的，因为它与智能手机相关联。It can save lives by telling a person that a specific medication may be harmful before he or she takes the first pill," says Paul Friedman, M.D., chair of the Department of Cardiovascular Medicine at Mayo Clinic in Rochester. "This allows a potentially life threatening condition to be detected before symptoms are manifest."

"Regularly monitoring for LQTS using KardiaMobile 6L allows for accurate, real-time data collection outside the walls of a hospital," says David Albert, M.D., founder and chief medical officer at AliveCor Inc. "Because LQTS can be intermittent and elusive, the ability to detect this rhythm abnormality without a 12-lead EKG—which requires the patient be in-hospital—can improve patient outcomes and save on hospital resources, while still providing the reliable and timely data physicians and their patients need."

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