Algoritmul ECG-AI LEF, dezvoltat ca parte a unei colaborări cu Clinica Mayo din Rochester, Minnesota, a fost conceput pentru a ajuta la depistarea pacienţilor cu risc ridicat de insuficienţă cardiacă. Bazat pe inteligenţă artificială ( AI), modelul care identifică semnele de fracţie de ejecţie scăzută (LEF) în electrocardiogramele (ECG) cu 12 derivaţii, a primit aprobarea Administraţiei pentru Alimente şi Medicamente (FDA) din SUA.
Instrumentul a fost construit folosind date de la peste 100.000 de ECG şi 100.000 de ecocardiograme şi a fost deja testat într-un cadru clinic pe 40.000 de pacienţi. Modelul AI a fost apoi validat într-un studiu clinic care a implicat 16.000 de pacienţi, având o sensibilitate de 84,5% şi o specificitate de 83,6% atunci când a fost vorba de reperarea pacienţilor cu o fracţie de ejecţie mai mică sau egală cu 40%.
„ECG-AI LEF de la Anumana satisface o nevoie importantă nesatisfăcută – lipsa unui instrument uşor accesibil, neinvaziv şi ieftin pentru a detecta o fracţie de ejecţie scăzută. Permite identificarea bolii altfel ascunse, pentru care sunt disponibile multe tratamente eficiente, salvatoare de vieţi, odată ce prezenţa bolii este cunoscută”, a declarat dr. Paul Friedman, preşedintele Departamentului de medicină cardiovasculară la Mayo Clinic şi preşedintele Consiliului Anumana, compania care a dezvoltat produsul şi care a fost înfiinţată în 2021 de nference în parteneriat cu Mayo Clinic pentru a debloca limbajul electric al inimii prin învăţare profundă şi pentru a îmbunătăţi diagnosticul bolii şi îngrijirea pacientului.
Murali Aravamudan, co-fondator şi CEO al Anumana şi nference a precizat potrivit siteului cardiovascularbusiness.com că „în doi ani, am obţinut mai multe dispozitive inovatoare, am încheiat acorduri pe mai mulţi ani cu trei parteneri farmaceutici, am stabilit cu succes două noi coduri de procedură medicală pentru tehnologia ECG AI şi am obţinut acum prima noastră autorizaţie de la FDA pentru dispozitive medicale. Acesta este o piatră de hotar semnificativă şi suntem încântaţi de următoarea fază a călătoriei, implementarea tehnologiei noastre în SUA şi la nivel global pentru a împuternici clinicienii şi a îmbunătăţi îngrijirea clinică în lumea reală.”
Alţi algoritmi Anumana „citesc” rezultatele ECG în căutarea semnelor de amiloidoză cardiacă, hipertensiune pulmonară şi hiperkaliemie.
Fracţia de ejecţie a ventriculului stâng (FEVS) reprezintă procentul de sânge pe care inima o pompează cu fiecare bătaie raportat la cantitatea totală de sânge care se află în ventriculul stâng.
Fracţia de ejecţie a ventriculului stâng poate fi uşor determinată prin numeroase metode: ecocardiografic, prin cateterism al ventriculului stâng, scintigrafic, prin rezonanţă magnetică nucleară etc. Măsurarea fracţiei de ejecţie este utilizată pentru a evalua eficacitatea pompării inimii, dar şi ca indicator al severităţii insuficienţei cardiace.
Numeroase studii o consideră cel mai important parametru legat de speranţa de viaţă a pacientului cu insuficienţă cardiacă. Mai mult, în raport cu valoarea fracţiei de ejecţie a ventriculului stâng există la ora actuală o clasificare a insuficienţei cardiace în insuficienţă cardiacă cu fracţie de ejecţie normală şi insuficienţă cardiacă cu fracţie de ejecţie redusă, aceasta din urmă şi ea subclasificată în fracţie de ejecţie moderat redusă şi fracţie de ejecţie sever redusă.
