ИИ-алгоритмы OMRON показали высокую точность диагностики ФП

Многоцентровое клиническое исследование, которое проводилось в 2024 году в кардиологических отделениях пяти медицинских центров четырех штатов США, показало высокую точность результатов при раннем выявлении возможной фибрилляции предсердий автоматическими тонометрами OMRON M7 Intelli IT AFib*.

В исследовании приняли участие 559 человек, среди которых были пациенты с ФП и без ФП.

Фибрилляция предсердий представляет собой нерегулярный ритм сердца, который часто остается незамеченным на ранних стадиях и может привести к ишемическому инсульту. Но при раннем выявлении ФП риск инсульта и сердечно-сосудистых заболеваний можно снизить. Помимо профессиональных аппаратов, используемых в больницах для диагностики фибрилляции предсердий у пациентов с явными симптомами, сейчас в продаже доступны устройства со встроенными алгоритмами выявления этой патологии в домашних условиях. Автоматические тонометры с функцией обнаружения ФП позволяют проводить скрининг среди людей без выраженных признаков болезни.

В рамках исследования участники проходили измерение артериального давления с помощью автоматических тонометров OMRON с функцией AFib, оснащенных алгоритмами на базе искусственного интеллекта, которые анализируют данные пульсовой волны. В отличие от традиционных методов, где для подозрения на ФП требуется три измерения, алгоритм OMRON способен выявить возможную патологию уже по одному измерению. Для объективной оценки каждому участнику также проводили ЭКГ в 12 отведениях, расшифровку которой осуществлял квалифицированный кардиолог.

В результате было установлено, что измерители артериального давления OMRON со встроенными функциями скрининга ФП (AFib) могут быть использованы для раннего обнаружения возможной фибрилляции предсердий даже при однократном измерении артериального давления. Алгоритм OMRON, разработанный с использованием технологий машинного обучения, помогает повысить точность диагностики за счет анализа характера пульса — он различает регулярный и нерегулярный ритм.

Алгоритм прошел клиническую валидацию в сотрудничестве с медицинскими специалистами и обеспечивает высокую точность и надежность: чувствительность — 95%, специфичность — 98%, точность — 97%*.

Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий искусственного интеллекта для повышения точности диагностики ФП имеет высокую значимость для современной кардиологической практики.

* Яник М. и др. Диагностическая точность обнаружения фибрилляции предсердий с использованием нового алгоритма машинного обучения в тонометре. Heart Rhythm 2024. https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2024.04.086

Асада, Е., Кудо, Е., Ито, T. и др. Оценка работы алгоритма скрининга фибрилляции предсердий на основе машинного обучения с использованием осциллометрического тонометра. Sci Rep 14, 22961 (2024)