מחקרים רבים הראו את היתרונות והבטיחות בשימוש בבינה מלאכותית (AI) לאבחון של היפרטרופיה של החדר השמאלי(LVH) . מטרת המחקר הנוכחי הייתה לבצע מטה-אנליזה להשוואת הדיוק של כלי AI לקריטריונים אלקטרוקרדיוגרפיים, כולל קריטריוני סוקולוב-ליון וקורנל, הנפוצים ביותר לזיהוי LVH בפרקטיקה קלינית. תשעה מחקרים שעמדו בקריטוריוניי ההכללה נבחרו וכללו מדגם של 31,657 מטופלים במאגר הבדיקות ו-100,271 במאגר האימונים. המטא-אנליזה בוצעה באמצעות מודל היררכי, והחישובים כללו רגישות, סגוליות ודיוק משולבים יחד עם רווחי סמך של 95% (95% CIs). כדי לוודא שהתוצאות אינן מוטות על ידי מחקר מסוים, בוצעה אנליזת רגישות בשיטת 'הוצא-אחד-מהמדגם' עבור כל שלושת התוצאים. נמצא כי AI היה קשור להערכות משולבות גבוהות יותר; דיוק, 80.50 (CI 95%: 80.4-80.60), רגישות, 89.29 (CI 95%: 89.25-89.33) וסגוליות 93.32 (CI 95%: 93.26-93.38). לאחר התאמה למשקל של כל מחקר על התוצאות, נמצא כי בעוד שהדיוק והסגוליות נותרו ללא שינוי, הרגישות המותאמת המשותפת הייתה 53.16 (CI 95%: 52.92-53.40). AI מציגה דיוק ורגישות אבחונית גבוהים יותר בהשוואה לקריטריונים קונבנציונליים של ECG לזיהויLVH . ל-AI – פוטנציאל ככלי מהימן ויעיל לזיהוי מדויק של LVH באוכלוסיות מגוונות. נדרשים מחקרים נוספים לבחינת מודלים של AI באוכלוסיות עם יתר לחץ דם, במיוחד באזורים עם משאבים מוגבלים.
Suchal ZA, Ain NU, Mahmud A. Revolutionizing LVH detection using artificial intelligence: the AI heartbeat project. J Hypertens. 2024 Oct 8. Epub ahead of print.
הערה
המטה אנליזה שבוצעה ע"י חוקרים מפקיסטן מדגימה את הפוטנציאל של בינה מלאכותית אוטומטית ויעילה לאבחון LVH תוך שימוש באק"ג בדייקנות גדולה יותר מבחינת סגוליות ורגישות בהשוואה לקריטריונים המסורתיים של האק"ג והקרדיולוגים. הבינה המלאכותית מציעה הזדמנות מרתקת לשיפור הסיכון לריבוד ביל"ד באמצעים מוגבלים של משאבים בעיקר בארצות מתפתחות תוך התייחסות לחשיבות הגדולה בפגיעת יל"ד באברי מטרה. קיימת חשיבות גדולה לגילוי מוקדם של LVH גם ללא תסמינים עד להתפתחות של אירוע קטלני כמו תמותה פתאומית או אריתמיה פטלית, בעיקר בצעירים. האופי הנסתר של LVH מצריך סקר יעיל לגילוי מוקדם להתערבויות מהירות כולל שינוי באורח החיים ובטיפול התרופתי. האיבחון המקובל היום כולל שיממוש בקריטריונים במדד ניקוד Romhilt-Estes. לקריטריונים הקודמים של מדד Sokolow- Lyon, יש רגישות קטנה בעיקר בשמנים. המטה-אנליזה הנוכחית מראה שבינה מלאכותית עולה בביצועה באופן מובהק על הקריטריונים המסורתיים של האק"ג עם רגישות 35% וסגוליות של 69.3%. המודלים שנבדקו באוכלוסייה אסיאטית אלו אינם דומים באוכלוסייה לא אסיאטית. קיימים גם הבדלים אתניים. באחד המחקרים נמצא שקיימים הבדלים ספציפיים בממצאי LVH באק"ג עם שינויים גדולים יותר באוכלוסייה ממוצא אסיה לעומת באוכלוסייה לבנה. נצטרך לכן, למחקרים פרוספקטיביים גדולים עם נקודת חיתוך ספציפית לגזע או אתניות לבדיקת השוני ביניהם.