癥狀驅(qū)動的心電圖(ECG)記錄在檢測消融后心房顫動復發(fā)(AFR)方面發(fā)揮著重要作用。然而，每當出現(xiàn)癥狀時及時進行醫(yī)療聯(lián)系可能并不實際。發(fā)表在《心血管創(chuàng)新與應用》上的一篇文章的作者部署了一種基于深度學習 (DL) 的手持設備來促進癥狀驅(qū)動的監(jiān)測。
一組陣發(fā)性心房顫動 (AF) 患者接受培訓，使用基于 DL 的手持設備在消融后出現(xiàn)癥狀時記錄心電圖信號。此外，還計劃在消融后 3、6、9 和 12 個月進行 24 小時動態(tài)心電圖監(jiān)測和 12 導聯(lián)心電圖檢查。探索了通過不同方式檢測 AFR。
67 名患者中共有 22 名經(jīng)歷了 AFR。手持設備和 24 小時動態(tài)心電監(jiān)護儀分別檢測到 19 起和 8 起 AFR 事件，其中 5 起事件均由兩種模式識別。
與無 AFR 的患者相比，記錄了較大部分心電圖描記數(shù)據(jù) [362(330) vs. 132(133)，P=0.01)]，并且在 18:00 至 24:00 期間記錄了大量 AFR 事件。與 Holter 相比，手持設備在早期階段檢測到更多的 AFR 事件(HR=1.6，95% CI 1.2–2.2，P<0.01)。
與傳統(tǒng)的監(jiān)測策略相比，基于深度學習的手持設備支持的癥狀驅(qū)動記錄改進了 AFR 檢測，并能夠更及時地識別癥狀發(fā)作。
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