論文の概要: Detecting Long QT Syndrome and First-Degree Atrioventricular Block using Single-Lead AI-ECG: A Multi-Center Real-World Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17499v2
• Date: Sun, 27 Apr 2025 02:46:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 18:43:11.193593
• Title: Detecting Long QT Syndrome and First-Degree Atrioventricular Block using Single-Lead AI-ECG: A Multi-Center Real-World Study
• Title（参考訳）: シングルリードAI-ECGを用いた長QT症候群と1重心房室ブロックの検出 : 多施設実世界調査
• Authors: Sumei Fan, Deyun Zhang, Yue Wang, Shijia Geng, Kun Lu, Meng Sang, Weilun Xu, Haixue Wang, Qinghao Zhao, Chuandong Cheng, Peng Wang, Shenda Hong,
• Abstract要約: ホームベースのシングルリードAI-ECGデバイスは、継続的、現実世界の心臓モニタリングを可能にした。 本研究では,ECG計測計算アルゴリズムであるFeatureDBを,シングルリードモニタリングの文脈で評価した。 LQTSとAVBIの検出において、FeatureDBは商用ECGシステムに匹敵する診断性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.802249610851181
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Home-based single-lead AI-ECG devices have enabled continuous, real-world cardiac monitoring. However, the accuracy of parameter calculations from single-lead AI-ECG algorithm remains to be fully validated, which is critical for conditions such as Long QT Syndrome (LQTS) and First-Degree Atrioventricular Block (AVBI). In this multicenter study, we assessed FeatureDB, an ECG measurements computation algorithm, in the context of single-lead monitoring using three annotated datasets: PTB-XL+ (n=21,354), CSE (n=105), and HeartVoice-ECG-lite (n=369). FeatureDB showed strong correlation with standard ECG machines (12SL and Uni-G) in key measurements (PR, QRS, QT, QTc), and high agreement confirmed by Bland-Altman analysis. In detecting LQTS (AUC=0.786) and AVBI (AUC=0.684), FeatureDB demonstrated diagnostic performance comparable to commercial ECG systems (12SL: 0.859/0.716; Uni-G: 0.817/0.605), significantly outperforming ECGDeli (0.501/0.569). Notably, FeatureDB can operate locally on resource-limited devices, facilitating use in low-connectivity settings. These findings confirm the clinical reliability of FeatureDB for single-lead ECG diagnostics and highlight its potential to bridge traditional ECG diagnostics with wearable technology for scalable cardiovascular monitoring and early intervention.
• Abstract（参考訳）: ホームベースのシングルリードAI-ECGデバイスは、継続的、現実世界の心臓モニタリングを可能にした。 しかし、Long QT syndrome (LQTS) やFirst-Degree Atrioventricular Block (AVBI) などの条件では、シングルリードのAI-ECGアルゴリズムによるパラメータ計算の精度が十分検証されている。 本研究は,PTB-XL+(n=21,354),CSE(n=105),HeartVoice-ECG-lite(n=369)の3つの注釈付きデータセットを用いて,ECG計測計算アルゴリズムであるFeatureDBを評価した。 FeatureDBは、キー測定(PR、QRS、QT、QTc)において標準ECGマシン(12SL、Uni-G)と強い相関を示し、Bland-Altman分析により高い一致を示した。 LQTS (AUC=0.786) とAVBI (AUC=0.684) の検出において、FeatureDBは商用ECGシステム (12SL: 0.859/0.716; Uni-G: 0.817/0.605) に匹敵する診断性能を示し、ECGDeli (0.501/0.569) を上回った。 特に、FeatureDBはリソース制限されたデバイス上でローカルに動作可能で、低接続性設定での使用が容易である。 これらの結果は,単誘導心電図診断のためのFeatureDBの臨床信頼性を確認し,拡張性心血管モニタリングと早期介入のためのウェアラブル技術で従来の心電図診断を橋渡しする可能性を強調した。

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