Clinical Validation of 5 Direct-to-Consumer Wearable Smart Devices to Detect Atrial Fibrillation

Autori:
Mannhart D, Lischer M, Knecht S, du Fay de Lavallaz J, Strebel I, Serban T, Vögeli D, Schaer B, Osswald S, Mueller C, Kühne M, Sticherling C, Badertscher P.

Sažetak članka:

BASEL Wearable Study istražuje upotrebu pametnih nosivih uređaja za dugotrajno praćenje srčane funkcije, s posebnim fokusom na otkrivanje srčanih aritmija poput fibrilacije atrija (FA). Cilj studije je procijeniti točnost, pouzdanost i kliničku upotrebljivost nosivih uređaja kod pacijenata u svakodnevnom životu.

U ovoj studiji analizirani su senzori za elektrokardiogram (EKG) i fotopletizmografski (PPG) senzori, a podaci su prikupljani i analizirani kako bi se procijenila njihova sposobnost u detekciji aritmija. Studija se također bavila pitanjima poput udobnosti, dugoročne nosivosti uređaja i njihovog utjecaja na pacijentov način života. Rezultati studije pokazali su da nosivi uređaji mogu biti efikasan alat za otkrivanje FA i drugih aritmija, posebno kod pacijenata s visokim rizikom. Nije bilo razlike u točnosti detekcije aritmija među uređajima, ali su primijećene određene tehničke poteškoće, poput nejasnih ili neodređenih EKG zapisa. Bitno je naglastiti da je čak 17% (Apple Watch 6) pa sve do 25 % (AliverCor Kardia Mobile) EKG zapisa bilo nejasno za detekciju FA.

Kad bi te nejasne EKG zapise analizirao kardiolog, taj broj bi pao na svega 1%, čime se ističe važnost kontinuirane procjene liječnika kako bi se postigla veća pouzdanost u kliničkoj primjeni i smanjio broj nejasnih EKG zapisa. Na osnovu njihovih rezultati, korisnici bi najviše izabrali Apple Watch.

Pročitajte cijeli članak

Mannhart, Diego et al. “Clinical Validation of 5 Direct-to-Consumer Wearable Smart Devices to Detect Atrial Fibrillation: BASEL Wearable Study.” JACC. Clinical electrophysiology vol. 9,2 (2023): 232-242. doi:10.1016/j.jacep.2022.09.011

Accuracy in detecting atrial fibrillation in single-lead ECGs: an online survey comparing the influence of clinical expertise and smart devices

Autori:
Weidlich S, Mannhart D, Serban T, Krisai P, Knecht S, Du Fay de Lavallaz J, Müller T, Schaer B, Osswald S, Kühne M, Sticherling C, Badertscher P.

Sažetak članka:

Studija se temelji na online anketi u kojoj su sudjelovali liječnici s različitim nivoom znanja u interpretaciji EKG zapisa te su analizirali 1-kanalni EKG zapis s pametnih uređaja. Cilj je bio procijeniti kako kliničko iskustvo utječe na točnost prepoznavanja fibrilacije atrija te usporediti rezultate s automatskom detekcijom SL-EKG-ova putem pametnih prijenosnih uređaja.

Rezultati su pokazali da pametni uređaji postižu visoku razinu točnosti u detekciji fibrilacije atrija, ali da je kliničko iskustvo od ključne važnosti za preciznu interpretaciju, posebno u složenim slučajevima. Liječnici s više iskustva u interpretaciji EKG zapisa imali su znatno veću točnost u usporedbi s kolegama s ograničenim iskustvom u interpretaciji EKG-a. Zaključak studije je da su se pametni uređaji pokazali korisnim alatom za rano otkrivanje fibrilacije atrija kod šire populacije, ali da ljudska ekspertiza ostaje neophodna za konačne dijagnoze.

Pročitajte cijeli članak

Weidlich, S., D. Mannhart, T. Serban, P. Krisai, S. Knecht, J. du Fay de Lavallaz, T. Müller, B. Schaer, S. Osswald, M. Kühne, C. Sticherling, and P. Badertscher. “Accuracy in Detecting Atrial Fibrillation in Single-Lead ECGs: An Online Survey Comparing the Influence of Clinical Expertise and Smart Devices”. Swiss Medical Weekly, vol. 153, no. 9, Sept. 2023, p. 40096, doi:10.57187/smw.2023.40096.

Reducing the burden of inconclusive smart device single-lead ECG tracings via a novel artificial intelligence algorithm

Autori:
Weidlich S, Mannhart D, Kennedy A, Doggart P, Serban T, Knecht S, Du Fay de Lavallaz J, Kühne M, Sticherling C, Badertscher P.

Sažetak članka:

Kroz ovu studiju naglašava se važan problem nejasnih EKG zapisa putem pametnih prijenosnih uređaja. Ovi uređaji snimaju EKG zapis radi prepoznavanja srčanih aritmija. Međutim, značajan postotak ovih EKG zapisa može biti neodređen (engl. inconclusive), što korisnicima i zdravstvenim djelatnicima otežava interpretaciju i može izazvati anksioznost ili zahtijevati dodatna testiranja.

Studija uvodi novi algoritam zasnovan na umjetnoj inteligenciji (AI), osmišljen kako bi smanjio broj nejasnih EKG zapisa poboljšanjem točnosti i pouzdanosti rezultata. Algoritam je testiran na velikom broju podataka i pokazao je vjerodostojnost jer uspješno interpretira i klasificira EKG podatke u situacijama gdje prethodni algoritmi nisu mogli dati jasan odgovor.

Zaključak studije je da AI algoritam može značajno smanjiti broj neodređenih EKG zapisa, poboljšati korisničko iskustvo, ubrzati dijagnostički proces i omogućiti pravovremene medicinske intervencije.

Pročitajte cijeli članak

Weidlich, S., Mannhart, D., Kennedy, A., Doggart, P., Serban, T., Knecht, S., Du Fay de Lavallaz, J., Kühne, M., Sticherling, C., & Badertscher, P. (2023). Reducing the burden of inconclusive smart device single-lead ECG tracings via a novel artificial intelligence algorithm. Cardiovascular digital health journal, 5(1), 29–35. https://doi.org/10.1016/j.cvdhj.2023.12.003

EKG za svakog

Upoznajte se s doktorom

Josip Katić, diplomirao je 2015. na Medicinskom fakultetu u Splitu, gdje je dobio dekanovu i rektorovu nagradu.

Objavio je više znanstvenih radova i završava doktorski studij "Medicina utemeljena na dokazima" na Medicinskom fakultetu u Splitu.