NAT COMMUN：优于临床医生，机器学习助力急性冠脉综合征预测
2020-08-11 MedSci原创 MedSci原创
目前，迅速识别急性冠脉综合征仍然是临床实践中的一个重要挑战。12导联心电图（ECG）在患者初始评估时很容易获得，但基于当前规则的解释方法缺乏足够的准确性。
目前，迅速识别急性冠脉综合征仍然是临床实践中的一个重要挑战。12导联心电图（ECG）在患者初始评估时很容易获得，但基于当前规则的解释方法缺乏足够的准确性。
最近，在Nature Communication上面发表了一篇报道，其用基于机器学习的方法，预测胸痛患者潜在的急性心肌缺血风险。
利用12导联心电图的554个时空特征，研究人员在两个独立的前瞻性患者队列（n = 1244）上训练和测试多个分类器。
研究人群由正在进行的EMPIRE研究（用于及时识别冠心病事件的ECG方法）中的两个患者队列组成。第一个队列（2013-2014年）包括745名患者，第二个队列（2014-2015年）包括499名患者，其具有可解释心电图（即没有过多的噪声或伪影，不存在室性心动过速或颤动）。
医护人员在两个队列中连续招募患者，并在进行任何医疗救治措施之前在现场获取了12导联心电图。医护人员将心电图传输到医疗指挥中心，并将其存储在那里进行离线分析。
研究人员收集了自索引日起30天的临床数据。用于训练分类器和测试性能的主要研究结果被定义为任何ACS事件。
在随后的敏感性分析中，研究人员排除了院前心电图确诊的STEMI患者，这些患者被紧急送往导管实验室。
最后，为了优化算法的临床效用，研究人员在分析中纳入了所有的ECG，包括那些有继发性复极化变化的ECG（即起搏、束支阻滞和左心室肥厚）。
在保持较高的负预测值的同时，研究人员最终的融合模型与商业软件相比，实现了52%的灵敏度增益，与有经验的临床医生相比，实现了37%的灵敏度增益。
这样一个超早期的、基于心电图的临床决策支持工具，当与训练有素的急诊人员的判断相结合时，将有助于改善胸痛患者的临床结果，减少不必要的费用。
原始出处：
Salah Al-Zaiti et al. Machine learning-based prediction of acute coronary syndrome using only the pre-hospital 12-lead electrocardiogram, Nature Communications (2020).
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