Искусственный интеллект превзошел стандартные методы в диагностике инфаркта миокарда
Ученые из Университетского медицинского центра Гамбург-Эппендорф и Квинслендского технологического университета сравнили стандартные алгоритмы исключения инфаркта миокарда Европейского общества кардиологов (ESC) и Американской коллегии кардиологов (ACC) с алгоритмом ARTEMIS-POC. Результаты исследования опубликованы в журнале The Lancet.
Анализ показал, что с помощью алгоритма удалось классифицировать 899 пациентов (35,1%) как подходящих для быстрого исключения. Отрицательная прогностическая ценность составила 99,96%, а чувствительность — 99,68%.
При этом для инфаркта миокарда I-го типа отрицательная прогностическая ценность и чувствительность составили 100%. Доли пропущенного инфаркта миокарда и неблагоприятных событий в течение последующих 30 дней были низкими — 0,05 и 0,07%. С помощью ARTEMIS-POC удалось выявить в два с лишним раза больше пациентов, подходящих для прямого исключения, по сравнению с рекомендуемыми алгоритмами ESC (15,2%) и ACC (13,8%).
| Анализировали данные 2560 пациентов, средний возраст которых составил 58 лет. Алгоритм ARTEMIS-POC объединяет значения высокочувствительного тропонина I с обычными клиническими переменными для оценки индивидуальной вероятности инфаркта миокарда. |
Авторы заключили, что алгоритм ARTEMIS-POC позволяет быстрее, безопаснее и более эффективно исключить инфаркт миокарда, чем рекомендуемые руководствами стратегии.
Приведенная научная информация, содержащая описание активных веществ лекарственных препаратов, является обобщающей. Содержащаяся на сайте информация не должна быть использована для принятия самостоятельного решения о возможности применения представленных лекарственных препаратов и не может служить заменой очной консультации врача.
