Studii medicale: electrocardiograma

Studiu EHJ multinațional (n=286.880, 3 cohorte: SUA, UK Biobank, Brazilia): model AI pe imagini ECG (nu waveform digital) stratifică riscul de IC de nouă apariție cu AUC 0,718-0,810. Pacienții cu screening pozitiv au risc de IC de 4-24 ori mai mare. Inovatie: ECG ca imagine (JPEG) → aplicabilitate u

Modelul de deep learning HTN-AI (antrenat pe 752.415 ECG-uri, 103.405 adulți) detectează hipertensiunea din ECG cu AUROC 0,803 (intern) și 0,771 (extern) și se asociază cu mortalitate HR 1,47, insuficiență cardiacă HR 2,26, infarct miocardic HR 1,87 și AVC HR 1,30 — toate P<0,001.

Studiu publicat în Nature Medicine, 10 februarie 2025. Johnson LS, Zadrozniak P, Jasina G et al. (multinational) evaluează un algoritm AI (DeepRhythmAI) pentru interpretarea automată a înregistrărilor ECG ambulatorii față de tehnicieni certificați, pe 14.606 de înregistrări ECG (medie 14 z

Studiu multicohort (n=248.000, 3 cohorte internaționale): model AI adaptat zgomotului prezice IC incidentă din ECG single-lead (derivatia I — compatibil cu smartwatch) cu AUC 0,725–0,833; risc de IC de 3–7× mai ridicat la ECG AI-pozitiv față de negativ.

Studiu multicentric retrospectiv (n=356, AL/ATTRv/ATTRwt): durata QRS la inițiere prezice independent mortalitatea (HR 1,78 per 40 ms; QRS>120 ms: 38% vs 15%). Progresia ECG similară între subtipuri; AL cu risc crescut RBBB vs ATTRwt (OR 4,7).

Un algoritm de rețea neurală profundă (DNN) aplicat pe ECG-ul de smartwatch a detectat aritmiile atriale cu o sensibilitate de 91%, depășind semnificativ performanța aplicației native Apple Watch.

Progresia slabă a undei R (PRWP — poor R wave progression) pe electrocardiograma de suprafață reprezintă un semn ECG frecvent și adesea subevaluat, asociat cu multiple condiții cardiace și non-cardiace. Studiul publicat în Journal of Electrocardiology în 2024 analizează prevalența, cau

Meta-analiza pe 8,6 milioane de pacienți demonstrează că steatoza hepatică metabolică (MASLD) crește semnificativ riscul de fibrilație atrială, hipertrofie ventriculară și alte anomalii ECG.

Meta-analiza demonstrează că supradenivelarea ST detectează doar 43,6% din ocluziile coronariene acute, sugerând că strategia OMI-NOMI oferă o acuratețe diagnostică superioară în practica clinică.

Cohortă prospectivă pe 15.928 de nou-născuți cu ecocardiografie normală documentează că factorii materni și perinatali exercită un efect cumulativ asupra ECG neonatal: devierea axei QRS spre stânga și prelungirea intervalului QT, date esențiale pentru calibrarea valorilor de referință ECG neonatale.

Un model de inteligență artificială pe ECG cu 12 derivații depistează ocluzia coronariană acută cu o sensibilitate de 80,6%, depășind criteriile STEMI (32,5%) și egalând experții umani.

Studiu-pilot pe 4 pacienți post-infarct arată că hipoxia de altitudine induce prelungirea QTc și extrasistole ventriculare la efort, corelate cu hipertensiunea pulmonară.

Studiu pe 9.035 adulți arată că aproape jumătate prezintă anomalii ECG, cu diferențe semnificative între sexe și grupe de vârstă, subliniind utilitatea ECG în screeningul populațional.

Un algoritm de inteligență artificială aplicat pe ECG detectează boala coronariană obstructivă cu o acuratețe comparabilă cu evaluarea clinică tradițională, validat pe 4.951 de pacienți.

Yale New Haven Hospital și colaboratori, SUA. Circulation, 2023. Studiu de dezvoltare și validare a unui model de deep learning bazat pe imagini ECG (nu semnale digitale) pentru screeningul disfuncției sistolice a ventriculului stâng (LVEF &lt;40%), demonstrând AUROC 0,90–0,95 pe 385.601 ECG-