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人工智能语音分析或可及早发现心力衰竭恶化

作者:国际循环网   日期:2023/12/5 15:15:15

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近日,最新研究发现,一款使用人工智能(AI)应用程序的语音分析可能为急性失代偿性心力衰竭(HF)提供早期预警,包括即将发展的失代偿期。这种方法有可能减少急性失代偿性心力衰竭患者的住院治疗,提高患者的生活质量和经济效益。

 

研究简介

 

这项试验是一项多中心、非介入、单臂、非盲研究,将263例心力衰竭门诊患者纳入“发展”组,用于改进预测心力衰竭即将恶化的算法发展,并将153例类似患者纳入“测试”组,将在以色列的六个地点验证该算法。

 

患者每天早上对着智能手机说同样的五个短句,例如“小狗坐在船上”,该系统算法被设计用于检测失代偿的心力衰竭患者肺部充血时出现的语音变化;未来,当检测到这些变化时,它将向患者的临床医生发出警报,告知心力衰竭即将恶化的风险,即需要住院治疗和/或静脉注射治疗。

 

既往研究表明,每日体重变化预测心力衰竭住院的敏感性仅为10%或20%,患者仅在心力衰竭住院前2或3天才意识到症状和体征恶化。

 

这一研究旨在开发一种具有更好灵敏度和特异性的工具,当与其他临床信息相结合时,可以更早地预测心力衰竭事件的恶化,这样我们就有更大的机会进行干预,让患者远离医院。同时,研究存在一定局限性,例如心力衰竭事件的患者数较少,特别是在测试组。

 

目前,研究人员正在进行一项观察性试验,将在美国不同地点招募250名患者,在以色列招募250名患者。这是一项事件驱动试验,至少需要对78例心力衰竭事件进行分析,因此可能会招募500多名患者。

美国俄亥俄州立大学研究者William T Abraham博士说:“我们希望在2024年初完成试验登记,并希望在2024年底或2025年初提供这些事件和分析”。研究人员预计在大约一年内获得美国食品药物管理局(FDA)的监管批准,随后将继续研究,以证明该系统在包括随机试验在内的研究中的临床和经济价值。

 

研究设计和结果

 

目前研究招募了射血分数降低或保留的心力衰竭成年门诊患者(NYHA II或III级),这些患者有心力衰竭事件风险(由于既往心力衰竭住院或NT-proBNP水平),在以色列的六个地点分为发展组和测试组。

两组患者相似,平均年龄为67岁,其中25%为女性。大多数(57%~72%)患者说希伯来语,其余说俄语或阿拉伯语,很少说英语或西班牙语。他们被要求每天早上在智能手机上记录同样的五个短句。

 

在2018年3月27日~2021年11月30日期间,发展组患者平均83%的时间进行了录音,并进行了长达44个月的随访。测试组患者在2020年2月1日~2023年4月30日期间平均有81%的天数进行录音,随访时间长达31个月。大多数患者(70%~75%)每天记录五次的时间达到70%或更多。

 

在发展组,263例患者中有58例发生心力衰竭事件。平均而言,该系统在事件发生前24天检测到心力衰竭恶化风险,灵敏度为76%,假阳性率为3.15 /例/年。

 

在试验组中,153例患者中有14例发生心力衰竭事件。平均而言,该系统在事件发生前26天检测到心力衰竭恶化的风险,71%的灵敏度,假阳性率为2.67 /例/年。

 

研究点评

 

洛杉矶雪松西奈医学中心David T Ouyang博士点评指出:“鉴于心力衰竭发病很普遍,有必要防止心力衰竭患者再次入院,如果它能起作用,将是一项令人难以置信的技术”。

 

这项研究以及即将开展的研究主要局限性在于,它不是一项前瞻性随机试验。相反,当患者发生心力衰竭事件时,研究人员回顾31天,观察系统是否以及何时检测到心力衰竭恶化。对于许多心脏病专家而言,我们认为这种变化(失代偿)虽然是渐进的,但在刚开始的1~2周内最显著。因此,更早发现信号会有帮助,但信号可能非常微妙。

 

此外,当感冒或其他一些不仅仅是心力衰竭的疾病时,人的声音也会改变,例如痉挛性发声障碍、原发性震颤或COVID。还需要更多的研究,探讨其他声音变化的含义,以及是否会产生假阳性。

 

这是一项很有前途的技术,但为时尚早。要获得FDA的批准或获得任何保险来支付这笔费用,还有很长的路要走。要做到这一点,他们需要证明早期信号可以改变,或可以改善治疗。例如,人工智能可能会更频繁地发现再入院,但实际上是否存在与诊断相关的治疗方法,进而避免这些结果,目前还没有得到证实。

 

参考文献

AI Voice Analysis App May Detect Worsening Heart Failure Early - Medscape - Nov 22, 2023

 

版面编辑:张冉  责任编辑:0


心力衰竭

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