AI ar putea îmbunătăți triajul STEMI, mai ales înaintea transferului către centrele PCI

Un model de inteligență artificială aplicat ECG-ului realizat la primul contact medical a identificat mai multe cazuri de infarct miocardic cu indicație de reperfuzie urgentă și a redus semnificativ falsele activări ale laboratorului de cateterism, potrivit unui studiu multicentric publicat în JACC: Cardiovascular Interventions. Rezultatele sunt relevante inclusiv pentru rețelele STEMI în care pacienții sunt evaluați inițial în centre fără posibilitatea efectuării PCI, însă datele provin dintr-o analiză retrospectivă și necesită confirmare prospectivă.

Studiul realizat de Herman și colaboratorii a inclus 1.032 de pacienți cu suspiciune de STEMI pentru care fusese activat de urgență laboratorul de cateterism în trei centre PCI din Statele Unite, în perioada ianuarie 2020 – mai 2024.

ECG-urile inițiale au fost analizate retrospectiv și în regim „blinded” cu modelul Queen of Hearts din platforma PMcardio, conceput pentru identificarea ocluziei coronariene acute și a prezentărilor care pot mima un STEMI.

Sensibilitate de 92% cu analiza ECG bazată pe AI

Dintre cele 1.032 de activări ale laboratorului de cateterism, 601 pacienți, respectiv 58,2%, au avut un STEMI confirmat conform standardului utilizat de cercetători – leziune coronariană responsabilă identificată angiografic și biomarkeri cardiaci pozitivi.

Pe baza ECG-ului inițial, modelul AI a avut o sensibilitate de 92% pentru identificarea acestor pacienți, comparativ cu 71% pentru procesul standard de triaj. Specificitatea a fost de 81%, față de 29% în cazul abordării standard.

Autorii raportează, de asemenea, o reducere a ratei falselor activări ale laboratorului de cateterism de la 41,8% la 7,9% atunci când ECG-urile au fost reclasificate cu ajutorul modelului AI.

Algoritmul a recunoscut mai bine și unele prezentări ECG dificil de interpretat, inclusiv în prezența fibrilației atriale, blocurilor de ramură sau a unor tipare considerate echivalente STEMI.

Rezultat relevant pentru transferurile către centrele PCI

Un rezultat cu potențial interes pentru organizarea rețelelor de infarct a fost observat la pacienții transferați din spitale fără posibilitatea efectuării PCI. În acest subgrup, sensibilitatea modelului AI a fost de 85,5%, comparativ cu 68,7% pentru evaluarea standard.

Acest scenariu este relevant și pentru România, unde tratamentul intervențional al infarctului miocardic acut este organizat în cadrul unor rețele care presupun inclusiv identificarea rapidă și transferul pacienților către centre capabile să efectueze angioplastie coronariană primară. Ministerul Sănătății derulează în acest scop programul de Acțiuni Prioritare pentru tratamentul pacienților cu infarct miocardic acut – AP-IMA.

Ghidurile Societății Europene de Cardiologie recomandă efectuarea rapidă a ECG-ului cu 12 derivații la pacientul cu suspiciune de sindrom coronarian acut și organizarea traseului pacientului astfel încât reperfuzia să fie realizată cât mai rapid. Ghidul ESC pentru sindroamele coronariene acute subliniază și importanța recunoașterii prezentărilor ECG atipice asociate ischemiei persistente.

AI-ul a identificat mai multe STEMI „echivalente”

Diferența a fost deosebit de evidentă în cazul prezentărilor pe care autorii le-au încadrat drept „STEMI equivalents” – ocluzii coronariene acute care nu îndeplinesc întotdeauna criteriile clasice de supradenivelare a segmentului ST.

În acest grup, sensibilitatea modelului AI a fost de 83,6%, comparativ cu 58% pentru evaluarea standard.

Autorii notează că printre cazurile omise inițial de traseul convențional, dar identificate de AI, s-au aflat și ocluzii ale arterei circumflexe, recunoscute ca fiind uneori dificil de identificat pe ECG-ul standard.

Studiul nu arată încă faptul că AI îmbunătățește prognosticul

Rezultatele trebuie însă interpretate cu prudență. Modelul AI nu a fost utilizat prospectiv pentru a decide activarea laboratorului de cateterism. ECG-urile au fost analizate retrospectiv, după ce pacienții trecuseră deja prin traseul clinic obișnuit.

Prin urmare, studiul demonstrează o performanță diagnostică mai bună în cohorta analizată, dar nu poate stabili că utilizarea AI ar reduce în practica reală timpul până la angioplastie, dimensiunea infarctului, mortalitatea sau alte evenimente clinice.

Mai mult, populația studiată era deja puternic selectată: toți pacienții fuseseră considerați suficient de suspecți pentru a determina o activare de urgență a laboratorului de cateterism. Autorii arată că sunt necesare studii prospective în populații neselectate și evaluarea modului în care algoritmul poate fi integrat efectiv în fluxurile din ambulanță, departamentele de urgență și centrele PCI.

Un dispozitiv disponibil pe piața europeană

Modelul utilizat în studiu, Queen of Hearts, face parte din platforma PMcardio dezvoltată de Powerful Medical. Potrivit informațiilor de reglementare publicate de producător, anumite module ale platformei au marcaj CE conform regulamentului european privind dispozitivele medicale, ca dispozitive de clasa IIb.

Acest statut nu înseamnă însă că rezultatele studiului american pot fi transferate automat în orice sistem medical. Pentru cardiologii și serviciile de urgență din România, întrebarea relevantă rămâne dacă o astfel de analiză automată a ECG-ului poate îmbunătăți triajul în condițiile concrete ale rețelelor locale STEMI, fără să întârzie decizia clinică și fără ca rezultatul algoritmului să înlocuiască evaluarea medicală.

⚠ Disclaimer: Informațiile prezentate de Medic24 au scop educativ și/sau informativ. Ele nu înlocuiesc consultul medical. Diagnosticul și tratamentul pot fi stabilite doar de un medic.