Heart Test Laboratories, Inc. ha annunciato che uno studio indipendente che utilizza la sua tecnologia proprietaria MyoVista è stato pubblicato sul Journal of Patient-Centered Research and Reviews di Advocate Aurora Health, una rivista medica peer-reviewed ad accesso aperto dedicata al miglioramento delle pratiche di assistenza centrate sul paziente, dei risultati sanitari e delle esperienze dei pazienti. La pubblicazione ha concluso che il modello di apprendimento automatico derivato dall'ECG della tecnologia MyoVista offre una strategia economicamente vantaggiosa per prevedere i sottogruppi di pazienti in cui un ambiente integrato di disfunzione sistolica e diastolica è associato a un rischio elevato di eventi cardiovascolari avversi maggiori. Lo studio ha addestrato il modello AI-ECG rispetto a un modello ecografico per la previsione di eventi MACE, combinando più parametri per identificare i fenogruppi di pazienti a rischio di MACE.

Sono stati inclusi nove parametri ecografici per determinare il rischio del paziente: frazione di eiezione; indice di massa ventricolare sinistra; indice di volume atriale sinistro; velocità di flusso diastolico precoce transmitrale (E); velocità di flusso diastolico tardivo transmitrale (A); rapporto E/A; velocità di rilassamento diastolico precoce (e'); rapporto E/e'; e velocità di picco del rigurgito tricuspidale. Il modello AI-ECG finale comprendeva 51 caratteristiche ECG, di cui la maggior parte erano caratteristiche di frequenza CWT di MyoVista® (n=26, 51%), seguite da caratteristiche ECG tradizionali derivate da MyoVista® (n=23, 45%) e le caratteristiche cliniche erano l'età e l'anamnesi di malattia coronarica pregressa Il modello di rete neurale profonda ha mostrato una classificazione robusta dei pazienti con aree sotto le curve caratteristiche operative del ricevitore di 0,84 (95% CI: 0,80u0,87). Il modello di previsione ECG ha dimostrato una maggiore probabilità di MACE nei pazienti ad alto rischio rispetto a quelli a basso rischio.

I risultati erano simili al modello addestrato all'ecografia, suggerendo un'utilità comparabile della tecnologia MyoVista rispetto all'ecografia per identificare i pazienti a rischio di eventi MACE. Come riportato nella pubblicazione, le malattie cardiovascolari sono la principale causa di morbilità e mortalità a livello globale, con costi sanitari stimati in oltre 200 miliardi di dollari negli Stati Uniti ogni anno. Strategie di prevenzione e di stratificazione del rischio efficaci, economiche e personalizzate sono indispensabili per mitigare questo onere.