Untuk pertama kalinya, peneliti Yale mampu mendiagnosis penyakit jantung struktural menggunakan sensor elektrokardiogram (EKG) sederhana yang terdapat di jam tangan pintar. Temuan mereka akan dipresentasikan minggu ini di Sesi Ilmiah American Heart Association 2025.
Meskipun perangkat wearable semakin banyak digunakan untuk mendiagnosis dan memantau penyakit jantung yang memengaruhi detak jantung, seperti aritmia atau fibrilasi atrium, desain EKG lead tunggalnya sejauh ini membatasi kemampuannya untuk mendiagnosis cacat fisik pada jantung. Namun, dengan bantuan algoritme kecerdasan buatan (AI), sekelompok 600 pasien di rumah sakit dunia nyata dapat didiagnosis dengan akurasi tinggi hanya dengan pembacaan jam tangan pintar selama 30 detik.
“Dengan sendirinya, EKG single-lead terbatas; tes ini tidak dapat menggantikan tes EKG 12-lead yang tersedia di layanan kesehatan. Namun, dengan AI, alat ini menjadi cukup kuat untuk menyaring kondisi jantung yang penting,” kata Rohan Khera, MD, MS, direktur laboratorium sains data kardiovaskular di Yale School of Medicine dan penulis senior penelitian ini. “Hal ini dapat memungkinkan skrining dini terhadap penyakit jantung struktural dalam skala besar, menggunakan perangkat yang sudah dimiliki banyak orang.”
Algoritme AI dikembangkan menggunakan lebih dari 266.000 EKG lengkap yang diambil dari 110.000 pasien di Rumah Sakit Yale New Haven antara tahun 2015 dan 2023. Khera dan rekannya mengisolasi salah satu dari 12 sadapan yang paling mirip dengan sadapan tunggal yang ditemukan di sensor jam tangan pintar dan menggunakan data tersebut untuk memprediksi adanya tiga jenis penyakit jantung struktural: fraksi ejeksi ventrikel kiri rendah, penyakit katup sisi kiri yang parah, dan ventrikel kiri yang parah. hipertrofi.
Model ini pertama kali divalidasi pada lebih dari 44.000 orang dewasa di empat rumah sakit komunitas serta 3.000 peserta dalam studi berbasis populasi di Brasil. Kemudian, dalam studi prospektif, 600 pasien yang menjalani ekokardiogram direkrut untuk melakukan pengukuran EKG 30 detik menggunakan jam tangan pintar sebelum prosedur dilakukan.
Dalam kelompok pasien ini, algoritme mencapai sensitivitas 86% dan spesifisitas 87%, dengan kinerja keseluruhan sebesar 88% menggunakan pembacaan sadapan tunggal dibandingkan dengan 92% saat menggunakan peralatan EKG rumah sakit 12 sadapan. Hal ini dicapai dengan memasukkan noise pada data yang digunakan untuk melatih model, yang membantu AI menjadi lebih andal saat menganalisis sinyal EKG yang diambil dalam konteks dunia nyata.
“Kami menyelidiki apakah jam tangan pintar yang sama yang dipakai orang setiap hari juga dapat membantu menemukan penyakit jantung struktural yang tersembunyi ini lebih awal, sebelum berkembang menjadi komplikasi serius atau penyakit jantung,” kata Arya Aminorroaya, MD, MPH, dokter spesialis penyakit dalam di Rumah Sakit Yale New Haven dan afiliasi penelitian di Yale School of Medicine. “Jutaan orang memakai jam tangan pintar, dan saat ini jam tangan tersebut terutama digunakan untuk mendeteksi masalah irama jantung seperti fibrilasi atrium. Sebaliknya, penyakit jantung struktural biasanya ditemukan dengan ekokardiogram, tes pencitraan ultrasonografi canggih pada jantung yang memerlukan peralatan khusus dan tidak tersedia secara luas untuk pemeriksaan rutin.”
Meskipun menjanjikan, hasil ini harus divalidasi pada populasi yang lebih besar. Dalam studi prospektif saat ini, hanya lima persen pasien yang dipastikan menderita penyakit jantung struktural selama prosedur USG: 15 pasien memiliki fraksi ejeksi ventrikel kiri yang rendah, lima pasien didiagnosis menderita penyakit katup sisi kiri yang parah, dan hanya satu pasien yang mengalami hipertrofi ventrikel kiri yang parah.
“Kami berencana untuk mengevaluasi alat AI dalam konteks yang lebih luas dan mengeksplorasi bagaimana alat ini dapat diintegrasikan ke dalam program skrining penyakit jantung berbasis komunitas untuk menilai potensi dampaknya terhadap peningkatan layanan pencegahan,” kata Aminorroaya.
AI Mendeteksi Cacat Jantung Hanya dengan Smartwatch