Multiscale Cohort Modeling of Atrial Electrophysiology : Risk Stratification for Atrial Fibrillation through Machine Learning on Electrocardiograms

Patienten mit Vorhofflimmern sind einem fünffach erhöhten Risiko für einen ischämischen Schlaganfall ausgesetzt. Eine frühzeitige Erkennung und Diagnose der Arrhythmie würde ein rechtzeitiges Eingreifen ermöglichen, um möglicherweise auftretende Begleiterkrankungen zu verhindern. Eine Vergrößerung des linken Vorhofs sowie fibrotisches Vorhofgewebe sind Risikomarker für Vorhofflimmern, da sie die notwendigen Voraussetzungen für die Aufrechterhaltung der chaotischen elektrischen Depolarisation im Vorhof erfüllen. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens könnten Fibrose und eine Vergrößerung des linken Vorhofs basierend auf P Wellen des 12-Kanal Elektrokardiogramms im Sinusrhythmus automatisiert identifiziert werden. Dies könnte die Basis für eine nicht-invasive Risikostrat- ifizierung neu auftretender Vorhofflimmerepisoden bilden, um anfällige Patienten für ein präventives Screening auszuwählen. Zu diesem Zweck wurde untersucht, ob simulierte Vorhof-Elektrokardiogrammdaten, die dem klinischen Trainingssatz eines maschinellen Lernmodells hinzugefügt wurden, zu einer verbesserten Klassifizierung der oben genannten Krankheiten bei klinischen Daten beitra- gen könnten. Zwei virtuelle Kohorten, die durch anatomische und funktionelle Variabilität gekennzeichnet sind, wurden generiert und dienten als Grundlage für die Simulation großer P Wellen-Datensätze mit genau bestimmbaren Annotationen der zugrunde liegenden Patholo- gie. Auf diese Weise erfüllen die simulierten Daten die notwendigen Voraussetzungen für die Entwicklung eines Algorithmus für maschinelles Lernen, was sie von klinischen Daten unterscheidet, die normalerweise nicht in großer Zahl und in gleichmäßig verteilten Klassen vorliegen und deren Annotationen möglicherweise durch unzureichende Expertenannotierung beeinträchtigt sind. Für die Schätzung des Volumenanteils von linksatrialem fibrotischen Gewebe wurde ein merkmalsbasiertes neuronales Netz entwickelt. Im Vergleich zum Training des Modells mit nur klinischen Daten, führte das Training mit einem hybriden Datensatz zu einer Reduzierung des Fehlers von durchschnittlich 17,5 % fibrotischem Volumen auf 16,5 %, ausgewertet auf einem rein klinischen Testsatz. Ein Long Short-Term Memory Netzwerk, das für die Unterscheidung zwischen gesunden und P Wellen von vergrößerten linken Vorhöfen entwickelt wurde, lieferte eine Genauigkeit von 0,95 wenn es auf einem hybriden Datensatz trainiert wurde, von 0,91 wenn es nur auf klinischen Daten trainiert wurde, die alle mit 100 % Sicherheit annotiert wurden, und von 0,83 wenn es auf einem klinischen Datensatz trainiert wurde, der alle Signale unabhängig von der Sicherheit der Expertenannotation enthielt. In Anbetracht der Ergebnisse dieser Arbeit können Elektrokardiogrammdaten, die aus elektrophysiologischer Modellierung und Simulationen an virtuellen Patientenkohorten resul- tieren und relevante Variabilitätsaspekte abdecken, die mit realen Beobachtungen übereinstim- men, eine wertvolle Datenquelle zur Verbesserung der automatisierten Risikostratifizierung von Vorhofflimmern sein. Auf diese Weise kann den Nachteilen klinischer Datensätze für die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens entgegengewirkt werden. Dies trägt letztendlich zu einer frühzeitigen Erkennung der Arrhythmie bei, was eine rechtzeitige Auswahl geeigneter Behandlungsstrategien ermöglicht und somit das Schlaganfallrisiko der betroffenen Patienten verringert