Temporal Heart Rhythm Clusters and Physiomorphic Age Mapping: A Deep Learning Approach to Cardiovascular Risk Stratification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Understanding the intricate relationships between sleep quality and cardiovascular outcomes can potentially offer new avenues in risk stratification for cardiovascular diseases (CVD). This study aimed to evaluate the significance of biological age predicted through the analysis of sleep stages and nocturnal heart rhythms as a marker for cardiovascular risk. Methods We leveraged an unsupervised learning approach to generate time-series clusters utilizing whole-night sleep data from N = 900 patients, focusing on identifying shifts and consistencies in nocturnal heart rhythms that may indicate variations in cardiac health. Following this, a deep learning model was applied to the time-series clusters to estimate the biological age of the individuals, thereby delineating potential relationships between predicted age, biological age, sleep patterns, and heart rhythms. Results In a distinct test set of 736 individuals, the predicted age based on this experiment showcased a higher association with mortality (Hazard Ratio (HR) 2.27, p < 0.05) and CVD risk (HR 3.56, p < 0.001). Conversely, the age estimated through only nocturnal heart rhythms demonstrated a HR of 2.29 (p < 0.05) for all-cause mortality and 3.13 (p < 0.01) for CVD risk. Conclusion Our findings underscore the high prognostic potential of sleep and electrocardiography data in predicting cardiovascular risks. The method of utilizing predicted biological age derived from sleep stages and nocturnal heart rhythms stands as a significant metric in risk stratification for CVD. Further research in this area might foster novel strategies for early interventions based on sleep quality and cardiac health markers, potentially saving numerous lives through early detection and intervention. Author summary This study conducted on a large database of sleep data containing physiological signals such as Electrocardiograms, Sleep Stages, anonymized patient information among others shows that the heart behaviour during sleep is indicative of future cardiovascular (CVD) risk and all-cause mortality. This study employs deep learning to predict biological age which is in turn mapped to CVD risk. Through this study, we can see that while heart rhythms during sleep and different stages of sleep (REM, light sleep, etc) does show an association with CVD risk (this exists in previous literature), the more reliable association is found in heart behaviour during specific sleep stages (which is the novelty of our work). We use deep learning to map ECG into different clusters (n=50) using self-supervised learning, and also to find correlation between these clusters and sleep stages while mapping them to their biological age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».