Bộ lọc được hỗ trợ bởi AI tăng gấp ba lần hiệu quả phát hiện bệnh amyloid tim tranzysthyretin trong một thử nghiệm thực tế đa địa điểm

Nhấn mạnh

– Mô hình AI (ATTRACTnet) kết hợp các sóng ECG, các phép đo siêu âm tim, nhân khẩu học và mã chẩn đoán chỉnh hình đạt khả năng phân biệt tốt đối với ATTR-CM (AUC ≈0,82–0,85) trên các tập kiểm tra nội bộ và ngoại vi.
– Trong một triển khai lâm sàng đơn cánh đa địa điểm, việc tìm kiếm trường hợp dựa trên AI đã xác định 1.471 bệnh nhân có điểm số dương; 50 người đã trải qua xét nghiệm chẩn đoán và 24 (48%) được chẩn đoán mắc ATTR-CM—cao hơn 2,8 lần so với đối chứng lịch sử.
– Hầu hết các bệnh nhân mới được chẩn đoán (88%) đã bắt đầu điều trị thay đổi bệnh nhanh chóng; các tác giả nhấn mạnh cần có các thử nghiệm ngẫu nhiên để đánh giá lợi ích lâm sàng tiếp theo.

Nền tảng: gánh nặng bệnh và nhu cầu chưa đáp ứng