Abstract 4367453: External Validation of an AI-ECG algorithm for Occlusive Myocardial Infarction Detection in a General Chest Pain Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nearly one-third of patients with Acute Coronary Syndrome have an acute coronary occlusion without diagnostic ST elevations (STE) that often goes unrecognized, leading to treatment delays and poorer outcomes. AI-ECG algorithms can identify subtle, clinically under-recognized ECG patterns indicative of occlusive myocardial infarction (OMI). Our team has previously developed a suite of OMI detection AI-ECG models trained on pre-hospital ECGs from multiple sites in the United States. In this study, we externally validate the performance and generalizability of these models in an unselected general chest pain population from the University of Rochester Medical Center (URMC). Methods: This was a secondary analysis of ACC Chest Pain-MI Registry at URMC. We included consecutive chest pain patients with available 12-lead ECG data between 2019 and 2023. The ECGs were preprocessed using three previously published AI-ECG models for predicting OMI: a random forest (RF) classifier, a convolutional neural network (CNN), and an RF-CNN fusion model. The primary study outcome was OMI, angiographically defined as coronary stenosis >99% with stent placement or stenosis >70% with stent placement and elevated peak troponin x10 folds. STEMI patients with emergent primary PCI met the primary study outcome. Model performance was evaluated using area under ROC curve (AUC) and average precision (AP). We applied previously identified cutoffs from the derivation cohort for rule-in and rule-out thresholds. Results: The sample included 2,254 patients (age 63 ± 14; 35% female). Overall, 946 patients (42%) had OMI, of whom 22% did not have STE on presenting ECG. Figures 1 shows the AUC and AP for AI-ECG models. The RF, CNN, and fusion models ruled in 760 (34%), 869 (39%), and 944 (42%) patients at precisions of 0.98, 0.95, and 0.92, respectively. The models ruled out 1494 (66%), 1385 (61%), and 1310 (58%) patients at recall of 0.86, 0.91, and 0.94, respectively. At “high confidence”, the RF-CNN fusion model had the best rule out accuracy, identifying 33% of patients for early discharge with an overall missed events rate of 3.5%. The RF model had the best rule in accuracy, identifying 15% of patients for immediate PCI with overall false CATH lab activation rate of 4%. Conclusions: Our results demonstrate that our previously developed AI-ECG models for OMI detection generalize well to new unseen data from an external site in the US.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».