每日毅讯| Circulation子刊:无创性心电标测系统用于心律失常的定位诊断

2022
10/08

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我们期待这样的基于12导联的心电系统可以在未来帮助到我们更多,包括心电定位、心梗定位等等,都是有潜力的应用方向。

每日毅讯

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基于体表心电图的心律失常定位诊断在临床上较为困难,有经验的电生理专家EP基于分步式的判定规则和多年经验可具有较高的定位判断能力,但准确率也一般,很多时候仍需要有创的腔内电生理标测系统。然而,心律失常的定位诊断对于患者的治疗又极为重要,因此我们非常需要一套能够基于12导联心电图来进行心律失常定位诊断的系统。

近期,Circulation:Arrhythmia and Electrophysiology杂志发表的VMAP研究涉及了这一领域。

VMAP研究是一项盲法、多中心评估临床试验。最终数据分析由独立的核心实验室进行。符合条件的心律失常事件包括:心房和心室的心动过速、纤颤、起搏,室上性和试行早搏,顺向性房室折返性心动过速等。在电生理手术期间,将本无创定位系统的判定结果与成功消融或起搏的标准部位进行比较。

研究结果发现:

本研究共入组了来自4个中心的225名患者的255次心律失常发作。在没有明显结构性心脏病的患者(n=75)中,室性心动过速和室性早搏的定位准确性为98.7%(95% CI,96.0%–100%;P<0.001,主要终点)。所有事件的定位准确性为 96.9%(95% CI,94.7%–99.0%;P<0.001,次要终点1)。

所有发作的定位准确或相邻定位的准确度为97.3%(95% CI,95.2%–99.3%;P<0.001,次要终点2)。中位空间定位精度为15mm(n=255,四分位距,7-25mm)。定位所需时间的中位数为0.8分钟(四分位距,0.4-1.4分钟)。

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毅讯点评

凡是在临床上有金标准的复杂诊断系统,都是未来人工智能和机器学习判定系统的主阵地。

因为一旦可以获得高质量的labeled数据库,人工智能可以按自身的“黑箱逻辑”探索很多我们之前未曾想过的领域。但是有金标准诊断的数据是王道。

我们期待这样的基于12导联的心电系统可以在未来帮助到我们更多,包括心电定位、心梗定位等等,都是有潜力的应用方向。

参考文献:

https://www.ahajournals.org/doi/epub/10.1161/CIRCEP.122.010857

79331664666013442

作者简介

张毅,FACC,FESC,上海市第十人民医院心脏中心副主任医师,高血压中心主任;同济大学研究员、副教授、博导;CCI执行委员;中华医学会内科学分会青年副主委;上海医学会高血压学组副组长;上海市优秀技术带头人。

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关键词:
心律失常,人工智能,心动过速,心电标,室性

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