Automated Risk Identification of Myocardial Infarction Using Relative Frequency Band Coefficient (RFBC) Features from ECG

Various structural and functional changes associated with ischemic (myocardial infarcted) heart cause amplitude and spectral changes in signals obtained at different leads of ECG. In order to capture these changes, Relative Frequency Band Coefficient (RFBC) features from 12-lead ECG have been proposed and used for automated identification of myocardial infarction risk. RFBC features reduces the effect of subject variabilty in body composition on the amplitude dependent features. The proposed method is evaluated on ECG data from PTB diagnostic database using support vector machine as classifier. The promising result suggests that the proposed RFBC features may be used in the screening and clinical decision support system for myocardial infarction

Integration von Kern-Methoden in das medizinische Monitoring

Medizinisches Monitoring, die Erfassung von Biosignalen oder Bildern, ermöglicht die objektive Steuerung bzw. Regelung bestimmter Funktionen des menschlichen Körpers. Kern-Methoden werden immer häufiger zur Entwicklung von Lernmaschinen eingesetzt, die automatisch den Zusammenhang zwischen den Signalen/ Bildern und den zu regelnden Funktionen des menschlichen Körpers erlernen. Beim Narkosemonitoring erlauben Surrogatparameter wie Herzfrequenz oder Blutdruck bis heute keine zuverlässige Quantifizierung der „Narkosetiefe“: In bis zu 0,2% aller chirurgischen Eingriffe tritt eine intraoperative Wachheit des Patienten auf. Ein Lösungsansatz besteht darin, neurophysiologische Signale vom Zielorgan der Narkose abzuleiten und zu „Narkosetiefe“-Indikatoren zu kombinieren. In der vorliegenden Arbeit wird erstmals ein System zur Entwicklung solcher Indikatoren basierend auf Kern-Methoden vorgestellt und anhand klinischer Studiendaten beurteilt

Desarrollo de un algoritmo basado en técnicas de machine learning para estratificación de riesgo de pacientes con dolor torácico y primera determinación de troponina negativa

Introducción: En los pacientes con dolor torácico (DT) que acuden a urgencias (URG) con un primer valor de troponina cardíaca de alta sensibilidad (hs-cTn) normal (<percentil 99) la estratificación de riesgo es un reto. Se han desarrollado escalas basadas en datos clínicos y en concentraciones de hs-cTn, con un rendimiento limitado. Varios modelos desarrollados con aprendizaje automático (AA) han demostrado un buen rendimiento para predicción de eventos clínicos. Hipótesis: Un modelo de predicción de riesgo basado en variables clínicas y hs-cTn desarrollado con AA en pacientes que acuden a URG por DT y con una primera hs-cTn<p99 permite el alta precoz y segura con una sola determinación. Objetivo: Desarrollo y validación de un modelo predicción de riesgo de muerte e IM a 90 días con técnicas de AA en pacientes que acuden a URG por DT y presentan una primera determinación de hs-cTn<p99. Material y métodos: Se incluyeron 4479 que consultaron en urgencias por DT con una hs-cTn<p99. El objetivo primario (OP) fue muerte e infarto de miocardio (IM) a 90 días. En esta cohorte de derivación: 1) se evaluó la importancia de las variables clínicas, hs-cTn indetectable y hs-cTn medible; 2) se entrenaron 4 modelos con AA y uno con regresión logística (RL) y 3) se evaluó el rendimiento de las escalas clínicas y de los modelos de AA y RL (validación interna). En una cohorte externa, independiente, multicéntrica e internacional con 3609 pacientes se realizó la validación externa. Resultados: El OP ocurrió en 105(2.6%) pacientes de la cohorte de derivación y en 98(2.7%) en la de validación externa. La hs-cTn indetectable presentó una sensibilidad subóptima (90.2%). El modelo clínico presentó una buena capacidad de discriminación (área bajo la curva [AUC]=0.810). La adición de hs-cTn indetectable superó al modelo clínico AUC=0.664 vs. 0.836; p=0.002) y la hs-cTn medible proporcionó información predictiva. El modelo Gradient Boosting full (GBf) mostró la mejor discriminación (AUC=0.808). La calibración fue buena en todos los modelos, siendo la RL el mejor calibrado. El GBf identificó la mayor proporción de pacientes para alta precoz (36.7% vs 23.4% vs 27.2%; GBf vs RL vs estrategia única de hs-cTn) con una seguridad similar (OP a 90 días por 1000 pacientes: 2.2 vs. 3.5 vs. 3.1). Todos los modelos derivados fueron superiores a las puntuaciones HEART y GRACE (p<0.001). Conclusiones: Las variables clínicas, la hs-cTn indetectable sus concentraciones tienen valor pronóstico independiente. El entrenamiento de modelos basados en AA con estas variables tuvo un mejor rendimiento para el OP, en discriminación, calibración y porcentaje de pacientes asignados a alta precoz y segura, que las escalas HEART y GRACE y que la estrategia de determinación única. El modelo GBf logró el alta precoz y segura en el aproximadamente el 37% de los pacientes por lo que podría implementarse para la toma de decisiones en pacientes con DT y con una primera concentración de hs-cTnT<p99