Studii medicale: electrocardiograma

Algoritmul AI pe ECG 3D detectează amiloidoza cardiacă cu sensibilitate 85% și VPN 92%, oferind un instrument rapid de screening pentru reducerea întârzierii diagnostice în practica clinică.

Analiză sistematică privind evoluția măsurării variabilității frecvenței cardiace (VFC), de la ECG la dispozitive portabile PPG, subliniind necesitatea standardizării pentru utilizarea clinică.

Studiul demonstrează că un model AI aplicat imaginilor ECG poate stratifica riscul de insuficiență cardiacă, identificând pacienți cu risc de 4-24 ori mai mare în cohorte multinaționale.

HTN-AI, un model de deep learning, detectează hipertensiunea din ECG (AUROC 0,803) și stratifică riscul cardiovascular, oferind o alternativă digitală pentru screeningul populațional.

DeepRhythmAI a demonstrat o sensibilitate de 98,6% în detectarea aritmiilor critice, reducând riscul de diagnostic ratat de 14,1 ori comparativ cu tehnicienii, facilitând raportarea directă medic.

Un model AI adaptat zgomotului pe ECG single-lead (derivația I) prezice riscul de insuficiență cardiacă cu discriminare validată în trei cohorte internaționale, oferind o metodă scalabilă de screen...

Studiu multicentric pe 356 pacienți cu amiloidoză cardiacă: durata QRS la debut este un predictor independent de mortalitate (HR 1,78 per 40 ms), util pentru stratificarea riscului și monitorizare.

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.

Studiul analizează etiologia, valoarea diagnostică și semnificația prognostică a progresiei slabe a undei R (PRWP) pe ECG, subliniind importanța contextului clinic în interpretarea acestui semn.

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.

Studiu prospectiv pe 15.928 de nou-născuți arată că factorii materni și perinatali produc cumulativ devieri ale axei QRS și prelungirea intervalului QT, necesitând context clinic la interpretarea ECG.

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.