人工智能增强心电图无创检测高钾血症在高精密环境中的验证

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人工智能增强心电图无创检测高钾血症在高精密环境中的验证

• 题目
  • Validation of Noninvasive Detection of Hyperkalemia by Artificial Intelligence–Enhanced Electrocardiography in High Acuity Settings
• 摘要
  • 背景/目的
    • 测量血钾总是需要获得血液。使用人工智能算法分析的心电图可以无创地检测高钾血症
    • 人工智能( AI )心电图( ECG )分析可以实现高钾血症的检测
    • 在本次验证中，评估了算法在两种高敏锐度设置中的性能
  • 方法
    • 分别确定并分析了ED队列和 ICU 队列
      • 急诊科队列（2021年2月至8月）
      • 混合重症监护病房队列（2017年8月至2018年2月）
    • 对于每组，确定了在 4 小时内获得的实验室收集的钾和 12 个导联心电图
    • 随后将先前开发的AI ECG算法应用于12导联ECG中的1和2导联，以筛查高钾血症
      • 钾＞6.0 mEq / L
    • 人工智能( AI )算法采用11层卷积神经网络，前10层为卷积层，最后为全连接softmax层
    • 将ECG视为图像，并以类似于其他图像识别算法的方式工作，例如用于面部识别的算法
      • 该网络从同时采集的心电图导联数据中处理数据，并产生0到1之间的参数输出，代表高钾血症(在原始模型中定义为钾5.5 mEq / L)的概率
    • 该算法使用来自明尼苏达州梅奥诊所的1，576，581例患者的心电图进行训练
      • 并使用来自明尼苏达州、佛罗里达州和亚利桑那州梅奥诊所的61，965例CKD 3期及以上患者的心电图进行验证
  • 结果
    • ED队列( N=40128 )的平均年龄为60岁，48 %为男性，1 % ( N=351 )存在高钾血症
      • AI增强心电图( AI-ECG )检测高钾血症的曲线下面积( AUC )为0.88
      • 在ED队列中，低eGFR (＜30ml/ min)亚组分析的AUC为0.83
    • ICU队列( N=2636 )的平均年龄为65岁，60 %为男性，3 % ( N=87 )有高钾血症
      • AI-ECG的AUC为0.88
      • 低eGFR亚组分析的AUC为0.85
  • 结论
    • AI - ECG算法具有较高的NPV，提示其对于排除高钾血症是有用的
    • 但PPV较低，提示其对于诊断高钾血症是不足的
• 字不如表
  • Table 1
    • 患者特征
      • 两个队列阳性事件基线
  • Table 2
    • 性能分析
      • 两个队列诊断不同程度高钾性能评价
  • Table 2
    • 低eGFR亚组分析
• 表不如图
  • Figure 1
    • 患者流程示意图
  • Figure 2
    • 模型性能
      • 分别在ED (A、B)和ICU (C和D)上展示了算法性能的ROC和精确召回率曲线