Onderzoekers van de Mayo Clinic zijn erin geslaagd om behulp van kunstmatige intelligentie de single-lead ECG-data die gegenereerd wordt door een Apple Watch in te zetten voor het detecteren van een zwakke hartpomp functie, of ventriculaire disfunctie. Voor het onderzoek werd een aangepast AI-algoritme gebruikt dat normaliter bedoeld is voor het analyseren van data van en zogenoemde 12-leads ECG.
De mensen die aan het onderzoek deelnamen konden met hun Apple Watch op elk moment, en elke locatie, een ECG maken. Deze ECG's werden door hen regelmatig, geautomatiseerd en veilig, naar hun EPD's. Daarvoor gebruikten ze een smartphone app die speciaal voor het onderzoek door het Center for Digital Health van de Mayo Clinic ontwikkeld was. De ECG's werden vervolgens geanalyseerd met het aangepaste AI-algoritme. Het onderzoek, en de resultaten zijn gepubliceerd in Nature Medicine.
Aangepast AI-algoritme voor diagnose
De onderzoekers van de Mayo Clinic interpreteerden vervolgens de single-lead Apple Watch-ECG's. Daarvoor pasten zij het bestaande algoritme aan dat speciaal ontwikkeld was voor 12-leads ECG's en waarvan bewezen was dat het een zwakke hartpompfunctie kan detecteren.
De resultaten van het algoritme zijn hoopgevend, maar het onderzoek bevind zich nog wel in een vroeg stadium. Ondanks dat kan nu al gesteld worden dat het aangepaste AI-algoritme dat gebruikmaakt van single-lead ECG-data even nauwkeurig is dan een diagnostische test op een medische loopband.
"Momenteel diagnosticeren we ventriculaire disfunctie - een zwakke hartpomp - via een echocardiogram, CT-scan of een MRI. Dit zijn dure, tijdrovende en soms ontoegankelijke onderzoeken", vertelt Dr. Paul Friedman. Met deze nieuwe methode, waarbij de ECG-data gebruikt wordt die patiënten zelf genereren met een wearable zoals de Apple Watch kan de diagnose ventriculaire disfunctie veel sneller gesteld worden.
Potentiële revolutie
De onderzoekers spreken van potentiële revolutie voor de gezondheidszorg. Oplossingen zoals deze maken niet alleen voorspelling en preventie van problemen mogelijk, maar zullen uiteindelijk ook helpen de gezondheidsverschillen en de last voor gezondheidssystemen en clinici te verminderen, aldus de onderzoekers.
"Deze gegevens zijn bemoedigend omdat ze aantonen dat digitale hulpmiddelen een gemakkelijke, goedkope, schaalbare screening voor belangrijke aandoeningen mogelijk maken. Door technologie kunnen we op een toegankelijke manier op afstand nuttige informatie over het hart van een patiënt verzamelen", voegt AI-wetenschapper Zachi Attia, PhD. daar aan toe.
Ruim 2400 deelnemers
Alle 2.454 deelnemers aan het onderzoek waren patiënten van de Mayo Clinic uit de VS en elf andere landen. Voor het onderzoek moesten ze een app downloaden van het Mayo Clinic Center for Digital Health. Met die app werden de Apple Watch-ECG's naar hun elektronische gezondheidsdossiers geüpload. Tussen augustus 2021 en februari 2022 werden zo meer dan 125.000 reeds bestaande en nieuwe Apple Watch-ECG's geregistreerd.
Bij ongeveer 420 deelnemers werd binnen 30 dagen na het loggen van een Apple Watch ECG in de app een echocardiogram gemaakt. Daarvan hadden 16 patiënten een lage ejectiefractie, bevestigd door het echocardiogram, wat een vergelijking voor de nauwkeurigheid van de nieuwe methode opleverde.
