HeartBeam, Inc. gab neue Studiendaten bekannt, die zeigen, dass HeartBeam AI in Kombination mit der Vektorkardiographie (VCG) ein Expertengremium von Herzrhythmus-Kardiologen bei der Erkennung von Vorhofflattern übertrifft. HeartBeam AI ist der Deep Learning-Algorithmus (eine Form der KI) des Unternehmens zur Erkennung von Anomalien im Timing oder Muster der Herzschläge. Die Daten wurden von Joshua M. Lampert, MD, Kardio-Elektrophysiologe, Assistenzprofessor für Medizin und medizinischer Direktor für maschinelles Lernen am Mount Sinai Fuster Heart Hospital an der Icahn School of Medicine am Mount Sinai, während der Jahrestagung der Heart Rhythm Society in Boston vorgestellt.

In der Studie wurde HeartBeam AI auf einen Satz von 173 VCGs, Einleitungs-EKGs und 12-Kanal-EKGs angewendet, um Vorhofflattern zu identifizieren. Derselbe Satz von Einleitungs-EKGs und 12-Kanal-EKGs wurde von einem Gremium aus drei Elektrophysiologen (EP-Panel) auf Vorhofflattern überprüft, eine häufige Arrhythmie, die das Schlaganfallrisiko eines Patienten erheblich erhöht. Die wichtigsten Ergebnisse der Analyse zeigen, dass HeartBeam AI in Kombination mit VCG: besser abschneidet als ein Expertengremium, das Einleitungs-EKGs überprüft, mit einer statistisch signifikanten Verbesserung von 40 % bei der Erkennung von Vorhofflattern (Sensitivität: 97,3 % für HeartBeam AI+VCG vs.

69,4% für das EP-Panel). Nachweis einer statistisch signifikanten 6%igen Verbesserung bei der Erkennung von Vorhofflattern im Vergleich zu einem Expertenpanel, das 12-Kanal-EKGs überprüft (Sensitivität: 97. 3% für HeartBeam AI +VCG vs.

91,1% für EP-Panel). Lieferte null Variabilität bei der Erkennung von Vorhofflattern im Vergleich zum EP-Panel. Die Kerntechnologie von HeartBeam, die Vektorelektrokardiographie (3D VECG), erfasst die Signale des Herzens in drei Projektionen (X, Y, Z), ähnlich wie das VCG, und erstellt ein 12-Kanal-EKG.

Die erste geplante Anwendung der 3D-VECG-Plattformtechnologie des Unternehmens ist HeartBeam AIMIGo, ein kreditkartengroßes Gerät für die Verwendung durch den Patienten zu Hause oder an einem beliebigen Ort, das derzeit von der FDA geprüft wird. Durch den Einsatz von KI zur Analyse der datenreichen Signale glaubt HeartBeam, die diagnostische Genauigkeit zu verbessern und den Patienten einen individuelleren Ansatz für die Herzbehandlung zu ermöglichen. Wenn ein Patient AIMIGo im Laufe der Zeit benutzt, wird es eine Reihe von EKG-Messungen geben.

HeartBeam möchte die KI nutzen, um die Daten zu analysieren, um eine Längsschnittansicht des Herzstatus des Patienten zu erhalten und über die heutigen 12-Kanal-EKGs hinauszugehen, die in der Regel nur eine Momentaufnahme darstellen. Dr. Lampert hat keine relevanten Interessenkonflikte und HeartBeam hat seine Teilnahme an dieser Arbeit nicht finanziert oder die Entscheidung getroffen, die Analyse zur Präsentation einzureichen.