HeartBeam, Inc. ha annunciato i dati di un nuovo studio che dimostra che HeartBeam AI combinato con la vettorcardiografia (VCG) ha superato un gruppo di cardiologi esperti in aritmie cardiache nel rilevare il flutter atriale. HeartBeam AI è l'algoritmo di apprendimento profondo (una forma di AI) dell'azienda per rilevare le anomalie nella tempistica o nel modello dei battiti cardiaci. I dati sono stati presentati da Joshua M. Lampert, MD, Elettrofisiologo cardiaco, Assistente Professore di Medicina e Direttore Medico del Machine Learning per il Mount Sinai Fuster Heart Hospital presso la Icahn School of Medicine del Mount Sinai, durante il meeting annuale della Heart Rhythm Society a Boston.

Nello studio, l'intelligenza artificiale di HeartBeam è stata applicata a una serie di 173 VCG, ECG a guida singola ed ECG a 12 derivazioni per identificare il flutter atriale. Lo stesso set di ECG a singola linea e di ECG a 12 linee è stato esaminato da un gruppo di tre elettrofisiologi (gruppo EP) per il flutter atriale, un'aritmia comune che aumenta significativamente il rischio di ictus del paziente. I risultati chiave dell'analisi mostrano che HeartBeam AI combinato con VCG: ha superato un gruppo di esperti che esaminava gli ECG a singola derivazione, con un miglioramento statisticamente significativo del 40% nel rilevamento dei casi di flutter atriale (sensibilità: 97,3% per HeartBeam AI+VCG vs. 69,4% per il gruppo EP).

69,4% per il pannello EP). Ha dimostrato un miglioramento statisticamente significativo del 6% nell'individuazione dei casi di flutter atriale rispetto a un gruppo di esperti che esaminava gli ECG a 12 derivazioni (sensibilità: 97%. 3% per HeartBeam AI +VCG vs.

91,1% per il gruppo EP). Ha fornito una variabilità pari a zero nel rilevamento del flutter atriale rispetto al pannello EP. La tecnologia di base della vectorelectrocardiografia (3D VECG) di HeartBeam acquisisce i segnali del cuore in tre proiezioni (X, Y, Z), come la VCG, e sintetizza un ECG a 12 derivazioni.

La prima applicazione pianificata della tecnologia della piattaforma 3D VECG è HeartBeam AIMIGo, un dispositivo delle dimensioni di una carta di credito che può essere utilizzato dal paziente a casa o ovunque, attualmente in fase di revisione con la FDA. Sfruttando l'AI per analizzare i segnali ricchi di dati, HeartBeam ritiene di poter migliorare l'accuratezza diagnostica e di sbloccare un approccio più personalizzato alla cura cardiaca per i pazienti. Quando un paziente utilizza AIMIGo nel tempo, ci sarà una serie di letture ECG.

HeartBeam mira a sfruttare l'intelligenza artificiale per analizzare i dati e fornire una visione longitudinale dello stato cardiaco del paziente, superando gli attuali ECG a 12 derivazioni, che in genere forniscono solo un'istantanea nel tempo. Il Dr. Lampert non ha conflitti di interesse rilevanti e HeartBeam non ha finanziato la sua partecipazione a questo lavoro né ha preso la decisione di presentare l'analisi per la presentazione.