JACC：可通过心动图识别心脏瓣膜病的深度学习模型
2022-08-11 MedSci原创 MedSci原创
通过对心电图进行深度学习分析，该模型可以准确地检测出AS、AR和MR，可以作为开发心脏瓣膜病筛查方案的基础
心脏瓣膜病是心血管疾病发病率和死亡率的一个重要因素，目前仍有大量患者未得到充分诊断。对心电图 (ECG) 进行深度学习分析可能有助于发现主动脉瓣狭窄（AS）、主动脉瓣反流 (AR) 和二尖瓣反流 (MR)。
该研究目的是开发ECG深度学习算法以识别单发和多发的中度或重度AS、AR和MR。
共纳入了于2005年-2021年期间进行心彩超检查前1年内进行过心动图检查的77163位患者，随机分至训练集（n=43165）、验证集（n=12950）和检验集（n=21048；7.8%的患者有AS、AR或MR）。采用受试者工作特征下面积 (AU-ROC) 和精确召回曲线评估模型表现。并在一个独立的数据集上进行外部验证。利用深度学习模型模拟筛选效果，利用不同疾病流行程度对测试精度进行建模。
该模型在独立验证队列中的表现
该深度学习算法模型的精确度如下：AS (AU-ROC: 0.88)，AR (AU-ROC: 0.77)，MR (AUROC: 0.83) ，存在AS、AR或MR (AU-ROC: 0.84; 灵敏度 78%, 特异性 73%)，在外部验证队列中有相似的精确度。在筛选程序建模中，试验特征依赖于潜在患病率和选定的敏感性水平。患病率为7.8%时，阳性预测值为20%，阴性预测值为97.6%。
总之，在该多中心队列研究中，通过对心电图进行深度学习分析，该模型可以准确地检测出AS、AR和MR，可以作为开发心脏瓣膜病筛查方案的基础。
原始出处：
Elias Pierre,Poterucha Timothy J,Rajaram Vijay et al. Deep Learning Electrocardiographic Analysis for Detection of Left-Sided Valvular Heart Disease.[J] .J Am Coll Cardiol, 2022, 80: 613-626. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2022.05.029
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