Umělá inteligence překonává konvenční diagnostiku některých typů infarktů
Přesná diagnostika infarktu myokardu (IM) způsobeného uzávěrem koronární tepny může být obtížná u pacientů, kteří nemají typický EKG nález v podobě elevací úseku ST. Nová studie hodnotila, zda nástroj využívající umělou inteligenci (AI) může pomoci detekovat IM způsobený uzávěrem tepny na základě vstupního EKG u pacientů bez elevací ST. Interpretace EKG pomocí AI překonala standardní diagnostické postupy, což naznačuje, že by mohla doplnit stávající nástroje a přispět k přesnější časné diagnostice a včasné léčbě.
U pacientů se suspektním akutním koronárním syndromem (AKS) je specifická změna na EKG, tzv. elevace úseku ST, ukazatelem možné okluze (uzávěru) koronární tepny. Tento typ infarktu se označuje jako infarkt myokardu s elevacemi ST (STEMI) a vyžaduje neodkladnou perkutánní koronární intervenci (PCI) k obnovení koronárního průtoku. U pacientů bez elevací ST je etiologie bolesti na hrudi méně jednoznačná a k potvrzení, zda se jedná o infarkt myokardu způsobený uzávěrem tepny, jsou nutná další vyšetření.
„Mnoho pacientů bez elevací úseku ST má infarkt myokardu způsobený uzávěrem koronární tepny, avšak pro kliniky může být obtížné tento stav rychle a přesně rozpoznat, což vede k prodlevám v zahájení urgentní léčby. Zkoumali jsme, zda interpretace vstupního EKG pomocí umělé inteligence může zlepšit přesnost detekce infarktu myokardu způsobeného uzávěrem tepny u pacientů bez elevací ST, a tím optimalizovat jejich management,“ vysvětlil doktor Federico Nani z Centrální nemocnice v Bolzanu v Itálii.
Tato jednocentrová prospektivní studie zahrnovala 1 490 pacientů se symptomy suspektními z akutního koronárního syndromu (AKS), avšak bez elevací úseku ST na vstupním EKG. Průměrný věk byl 63 let a 42 procent souboru tvořily ženy.
Lékaři hodnotili vstupní EKG, stanovovali koncentrace srdečního biomarkeru troponinu a podle potřeby prováděli koronarografii k diagnostice IM způsobeného uzávěrem koronární tepny v souladu s doporučeními ESC. Současně bylo vstupní EKG analyzováno pomocí mobilní aplikace využívající certifikovaný algoritmus umělé inteligence (AI-ECG).
Interpretace EKG pomocí umělé inteligence vyloučila infarkt myokardu způsobený uzávěrem koronární tepny u 1 382 pacientů a detekovala jej u 108 pacientů (7 %). Metoda založená na AI správně identifikovala tento typ infarktu v 84 procentech případů. Senzitivita činila 77 procent, specificita 99 procent a negativní prediktivní hodnota 98 procent. Bylo zaznamenáno 27 falešně negativních výsledků (2 %) a 17 falešně pozitivních výsledků (1 %).
Podle standardního diagnostického postupu byl IM způsobený uzávěrem koronární tepny vyloučen u 1 207 pacientů na základě koncentrací troponinu a u 283 pacientů byla k potvrzení nebo vyloučení diagnózy provedena koronarografie. Celkově interpretace EKG lékařem správně identifikovala tento typ infarktu ve 42 procentech případů.
„Tento jednoduchý a dostupný přístup založený na umělé inteligenci prokázal vyšší přesnost v identifikaci i vyloučení infarktu myokardu způsobeného uzávěrem koronární tepny ve srovnání se standardními diagnostickými postupy u pacientů bez elevací úseku ST. Výsledky této jednocentrové studie vyžadují další validaci, nicméně naznačují, že interpretace EKG pomocí umělé inteligence představuje cenné doplnění stávajících rozhodovacích nástrojů, které může zlepšit časnou diagnostiku a umožnit včasnou a účinnou léčbu,“ shrnul dr. Nani.
Studie byla prezentována na kongresu ESC Acute CardioVascular Care 2026, výročním setkání Asociace pro akutní kardiovaskulární péči (ACVC), která je součástí Evropské kardiologické společnosti (ESC).
Síla umělé inteligence při podpoře léčby kardiovaskulárních onemocnění bude dále zkoumána jako ústřední téma letošního výročního kongresu ESC, který se bude konat od 28. do 31. srpna 2026 v německém Mnichově.