طريقة جديدة للكشف المبكر عن قصور القلب

أظهرت خوارزمية تعتمد على تخطيط القلب الكهربائي مدعومة بالذكاء الاصطناعي أداءً جيدًا في الكشف المبكر عن قصور القلب.

قصور القلب

يعتبر قصور القلب منتشرًا على نطاق واسع في منطقة إفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، حيث يكون المرضى في كثير من الأحيان أصغر سنا ويواجهون نتائج أسوأ من المرضى في البلدان ذات الدخل المرتفع.

وفي معرض شرحه للأساس المنطقي للدراسة الحالية، قال الدكتور أمباريش باندي، من المركز الطبي بجامعة تكساس ساوث ويسترن في دالاس بولاية تكساس في الولايات المتحدة الأمريكية: "يمثل الكشف المبكر عن خلل الانقباض البطيني الأيسر (LVSD) استراتيجية مهمة لتحديد المرضى الذين من المرجح أن يصابوا بقصور القلب، ومع ذلك فإن الوصول إلى تخطيط صدى القلب، وهو الطريقة القياسية لتشخيص خلل الانقباض البطيني الأيسر، محدود في ظل محدودية الموارد".

وأضاف: "أجرينا دراسة في كينيا لتحديد ما إذا كان من الممكن تقييم LVSD من خلال تخطيط كهربية القلب (ECG) باستخدام برنامج معتمد يعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI) كنهج قابل للتطوير محتمل لفحص أعداد كبيرة من السكان".

شملت هذه الدراسة الاستشرافية متعددة المراكز، والمستعرضة، مرضى بالغين راجعوا ثمانية مرافق صحية في كينيا، وقُيِّم عبء عوامل خطر الإصابة بأمراض القلب والأوعية الدموية بتصنيف "خطر قلبي وعائي مرتفع" بناءً على الإصابة السابقة بأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD) أو درجة فرامنجهام للمخاطر (FRS) > 10%.

خضع جميع المشاركين لتخطيط كهربية القلب (ECG) ذي 12 قطبًا، وقُيِّم انتشار عيب الحاجز البطيني الأيسر (نسبة قذف البطين الأيسر <40%) باستخدام خوارزمية AI-ECG (AiTiALVSD؛ شركة Medical AI، سيول، جمهورية كوريا).

تنبأت خوارزمية AI-ECG باحتمالية عيب الحاجز البطيني الأيسر باستخدام عتبة مُحدَّدة مسبقًا >0.097 لتحديد مستوى الخطورة العالية. خضعت مجموعة فرعية من المشاركين لتقييمات عيب الحاجز البطيني الأيسر باستخدام كلٍّ من خوارزمية AI-ECG وتخطيط صدى القلب لتقييم أداء نموذج AI-ECG.

شملت مجموعة الدراسة القابلة للتقييم 5992 مشاركًا كان متوسط ​​أعمارهم 55 عامًا، وكان ثلثاهم من الإناث (66٪) وتم تصنيف 65٪ منهم على أنهم معرضون لخطر الإصابة بأمراض القلب والأوعية الدموية.

بلغ معدل انتشار LVSD باستخدام خوارزمية AI-ECG 18.3%، مع انتشار أعلى بين أولئك الذين لديهم درجة مخاطر Framingham عالية (FRS، 22.9%) أو أمراض القلب والأوعية الدموية الموجودة (32.0%) من أولئك الذين لديهم درجة مخاطر Framingham منخفضة (9.9%).

في 1444 مشاركًا خضعوا لتقييمات مزدوجة، وُجد عيب خلقي في البطين الأيسر (LVSD) مؤكد بتخطيط صدى القلب لدى 14.1% منهم.

أظهرت خوارزمية تخطيط كهربية القلب بالذكاء الاصطناعي (AI-ECG) مقاييس أداء ممتازة مقارنةً بتخطيط صدى القلب: حيث بلغت الحساسية 95.6%، والنوعية 79.4%، والقيمة التنبؤية السلبية 99.1%.

وأضاف الدكتور برنارد ساميا، المؤلف الرئيسي ورئيس جمعية القلب الكينية: "تظهر دراستنا الفائدة المحتملة لخوارزميات تخطيط كهربية القلب بالذكاء الاصطناعي كأداة منخفضة التكلفة وقابلة للتطوير نسبيًا لفحص أمراض القلب ، بما في ذلك قصور القلب، في الفئات المعرضة للخطر في المجتمعات ذات الموارد المحدودة".

ويختتم الدكتور باندي قائلاً: "كان من المذهل أن خوارزمية تخطيط كهربية القلب بالذكاء الاصطناعي حددت عيب الحاجز الأذيني لدى ما يقرب من واحد من كل خمسة أفراد، مما يسلط الضوء على العدد الكبير من السكان المعرضين لخطر الإصابة بقصور القلب".

نظرًا لأن خوارزمية تخطيط كهربية القلب بالذكاء الاصطناعي (AI-ECG) حققت أداءً جيدًا مقارنةً بالطريقة القياسية، فإننا نرغب الآن في إجراء دراسات فحص أوسع نطاقًا في عدة دول إفريقية.

سيكون من المهم أيضًا التحقق مما إذا كان تشخيص عيب الحاجز البطيني (LVSD) يؤدي إلى زيادة استخدام العلاجات القائمة على الأدلة.