DeepRhythmAI (DRAI) firmy Medicalgorithmics rewolucjonizuje diagnostykę serca. Niezależne badania wykazały 14 razy mniej pominiętych diagnoz krytycznych arytmii. Niedawna publikacja Nature Medicine pokazuje możliwości i korzyści bezpośredniego raportowania wyników ambulatoryjnego EKG lekarzom.
Medicalgorithmics, pionier w dziedzinie diagnostyki kardiologicznej opartej na sztucznej inteligencji, z dumą ogłasza publikację przełomowych, niezależnych badań w magazynie Nature Medicine, wykazujących doskonałą wydajność modelu DeepRhythmAI (DRAI) w diagnozowaniu arytmii serca.
Opracowanie DeepRhythmAI oznacza zmianę paradygmatu w analizie EKG, obiecując szybsze diagnozy, lepsze wyniki pacjentów i efektywność pracy systemu opieki zdrowotnej, co powinno przełożyć się na krótsze kolejki do lekarzy. Globalny niedobór techników EKG i wydłużający się czas oczekiwania pacjentów stwarzają krytyczne zapotrzebowanie na innowacyjne rozwiązania w zakresie opieki nad sercem. Analiza uderzeń ludzkiego serca pod kątem potencjalnie zagrażających życiu arytmii jest złożonym i często podatnym na błędy procesem. DRAI stawia czoła temu wyzwaniu, oferując rozwiązanie, które znacznie przewyższa tradycyjną analizę przeprowadzaną przez techników.
Badanie „DRAI MARTINI” było prowadzone przez dr Lindę S. Johnson, profesora nadzwyczajnego na Uniwersytecie Lund w Szwecji i dr Jeffreya S. Healeya, profesora kardiologii na Uniwersytecie McMaster w Kanadzie. Testowało DRAI na zapisach, które zostały przeanalizowane przez licencjonowanych techników EKG w praktyce klinicznej w USA. Jest to największe na świecie badanie sztucznej inteligencji w diagnostyce arytmii serca, obejmujące ponad 200 tys. dni danych EKG od ponad 14 tys. dorosłych pacjentów. Zarówno analizy AI, jak i analizy techników zostały porównane z diagnozami przeprowadzonymi przez panele trzech kardiologów, którzy niezależnie dokonali przeglądu 5 tys. losowo wybranych arytmii w celu ustalenia ostatecznego „złotego standardu” diagnozy, zapewniając bezstronną ocenę. Łącznie w badaniu wzięło udział 17 paneli po trzech kardiologów z wiodących instytucji na całym świecie, dostarczając niezwykle wysokiej jakości diagnozy „beat-to-beat” dla ponad 5 tys. zdarzeń rytmicznych.
– Przetestowaliśmy, co by się stało, gdyby technicy zostali zastąpieni przez DeepRhythmAI do diagnozowania arytmii na ambulatoryjnych EKG. Badanie było rygorystyczne – wykorzystano ponad 200 tys. dni EKG, a 50 niezależnych ekspertów było zaangażowanych w zapewnienie niezwykle wysokiej jakości punktu odniesienia, do którego porównywano zarówno sztuczną inteligencję, jak i techników. Szczerze mówiąc, wyniki nas zaskoczyły. Narzędzie AI ma znaczną przewagę pod względem bezpieczeństwa pacjentów – z 14-krotnie mniejszą liczbą pominiętych diagnoz krytycznych arytmii – co jest wynikiem znacznie lepszej czułości. Implikacje dla opieki nad pacjentem są duże. DeepRhythmAI jest na tyle dobre, że może być wykorzystywane do bezpośredniego raportowania lekarzom, poprawiając dostęp do opieki, skracając czas diagnozy i, miejmy nadzieję, poprawiając również wyniki pacjentów – mówi dr Linda S. Johnson, profesor nadzwyczajny na Uniwersytecie w Lund.
DRAI wykazał znacznie wyższą czułość w wykrywaniu krytycznych arytmii, w tym migotania przedsionków, całkowitego bloku serca, pauz, częstoskurczów nadkomorowych i komorowych. Wskaźnik wyników fałszywie ujemnych w przypadku DRAI był niski i wynosił 3,2 na 1000 pacjentów, w porównaniu do 44,3 na 1000 pacjentów w przypadku analizy technicznej – zmniejszając 14-krotnie wskaźnik pominiętych diagnoz w porównaniu z analizą techników. Ta zdecydowanie lepsza dokładność podkreśla wyższość technologii DRAI pod względem bezpieczeństwa pacjentów. Przekłada się to na imponującą 99,9% ujemną wartość predykcyjną dla DRAI jako bezpośredniego narzędzia raportowania do lekarza w celu wykluczenia obecności krytycznych arytmii w ambulatoryjnym EKG.
Niezwykła wydajność DRAI jest napędzana zarówno przez modele CNN, jak i transformatorowe oraz niezrównany zbiór danych szkoleniowych obejmujący 250 miliardów zbadanych uderzeń serca. Ta ogromna biblioteka danych umożliwia sztucznej inteligencji uczenie się i identyfikowanie subtelnych wzorców wskazujących na arytmie z wyjątkową wydajnością. DRAI, jako rozwiązanie w 100% oparte na chmurze, ma możliwość bezpośredniego raportowania wyników ambulatoryjnego EKG do lekarza i może usprawnić kliniczne przepływy pracy nawet o 65%, co prowadzi do obniżenia kosztów opieki zdrowotnej, zwiększenia dostępu do monitorowania i szybszych diagnoz, niezależnie od liczby kolejnych sesji.
Wyniki tego niezależnego badania potwierdzają to, nad czym pracowaliśmy w Medicalgorithmics – wykorzystanie sztucznej inteligencji do przekształcenia diagnostyki kardiologicznej. Zdolność DeepRhythmAI do 14-krotnego zmniejszenia liczby pominiętych diagnoz arytmii w porównaniu z analizą ludzką jest przełomem, który bezpośrednio wpływa na bezpieczeństwo pacjentów i wydajność kliniczną. Dzięki poziomowi dokładności, który zapewnia lekarzom pewność wykluczenia krytycznych arytmii, DRAI wyznacza nowy standard bezpośredniego raportowania EKG do lekarza, zmniejszając obciążenie pracą pracowników służby zdrowia, zapewniając jednocześnie szybsze i bardziej wiarygodne diagnozy. To przyszłość opieki kardiologicznej – bardziej precyzyjna, skalowalna i dostępna dla pacjentów na całym świecie – komentuje Przemysław Tadla, CTO Medicalgorithmics S.A.
Wykorzystując moc jedynego zatwierdzonego przez FDA rozwiązania integracyjnego opartego na sztucznej inteligencji z oprogramowaniem innych firm, DRAI oferuje rozwiązanie, które przewyższa tradycyjne standardy opieki zdrowotnej, znacznie zmniejszając ryzyko pominięcia diagnozy oraz poprawiając szybkość i dokładność opieki kardiologicznej. Ta przełomowa technologia stanowi znaczący postęp w walce z chorobami serca.