Pod każdym zapisem z nowoczesnego elektrokardiografu pojawia się kilka linijek tekstu: pomiary odstępów, oś elektryczna, propozycja rozpoznania. Mało kto zastanawia się, skąd ten opis się bierze. A ma on dłuższą historię niż niejeden lek stosowany dziś w kardiologii: pierwsze programy komputerowej analizy EKG powstawały już w latach sześćdziesiątych, gdy komputer zajmował pokój, a zapis trzeba było do niego dostarczyć na taśmie magnetycznej. Dziś ten sam rodzaj oprogramowania mieści się w aparacie ważącym niecałe cztery kilogramy i opisuje badanie w kilka sekund. Warto wiedzieć, jak działa, czym różnią się algorytmy poszczególnych producentów i gdzie leżą granice ich możliwości.
Jak maszyna czyta elektrokardiogram
Analiza automatyczna we współczesnych aparatach EKG przebiega w kilku etapach i każdy z nich może być źródłem błędu. Najpierw sygnał jest filtrowany i oczyszczany z zakłóceń: pływania linii izoelektrycznej, drżenia mięśniowego, przydźwięku sieci. Następnie program rozpoznaje zespoły QRS, klasyfikuje pobudzenia i z wielu ewolucji buduje jeden uśredniony, reprezentatywny cykl dla każdego odprowadzenia. Na tym uśrednionym cyklu wyznacza punkty charakterystyczne: początek i koniec załamka P, zespołu QRS, koniec załamka T. Dopiero z tych punktów powstają pomiary, czyli odstępy PQ, QRS, QT, amplitudy i osie.
Ostatni etap to interpretacja: zestaw reguł diagnostycznych, które z pomiarów i z analizy rytmu składają propozycję rozpoznania. I właśnie tutaj algorytmy różnią się najbardziej, bo każdy producent inaczej zdefiniował kryteria, inaczej waży ich kolejność i na innym materiale klinicznym uczył oraz sprawdzał swój program.
Algorytm Glasgow, czyli pół wieku pracy jednego ośrodka
Najbardziej znanym programem interpretacyjnym jest algorytm opracowany na Uniwersytecie w Glasgow, rozwijany od końca lat sześćdziesiątych przez zespół profesora Petera Macfarlane’a. Od konkurentów odróżnia go konsekwentne stosowanie kryteriów zależnych od wieku i płci pacjenta: granica normy dla amplitud, odstępów czy osi jest inna u dwudziestolatka i u osiemdziesięciolatki, inna u kobiet i u mężczyzn. Algorytm potrafi też uwzględnić podawane przed badaniem informacje kliniczne, w tym przyjmowane leki, a jego wersja pediatryczna interpretuje zapisy już od pierwszych dni życia, co wśród programów tej klasy wcale nie jest standardem.
Glasgow nie jest przypisany do jednej marki. Uniwersytet licencjonuje go producentom sprzętu na całym świecie, dzięki czemu ten sam silnik interpretacyjny pracuje w aparatach bardzo różnych klas i cen. Przykładem urządzenia z tym algorytmem jest 12-kanałowy Zoncare iMAC 120, w którym propozycja opisu uwzględnia płeć, wiek i leki pacjenta, a lekarz edytuje interpretację w podglądzie raportu, zanim ją zatwierdzi i wydrukuje albo wyśle do systemu placówki. Ta możliwość poprawienia opisu przed autoryzacją to nie wygoda, lecz wymóg dobrej praktyki, o czym za chwilę.
Konkurenci: 12SL, DXL, VERITAS i rodzina programów uniwersyteckich
Obok Glasgow na rynku pracuje kilka innych dojrzałych algorytmów. Marquette 12SL, rozwijany od lat siedemdziesiątych i związany dziś z aparatami GE, jako jeden z pierwszych wprowadził seryjne porównywanie zapisów tego samego pacjenta. Philips stosuje własny algorytm DXL, rozbudowany szczególnie w zakresie rozpoznawania ostrych zespołów wieńcowych. Mortara, obecnie w strukturach koncernu Baxter, rozwija program VERITAS, a Schiller własny moduł interpretacyjny. Osobną gałąź stanowią programy wyrosłe z ośrodków akademickich, jak hanowerski system HES, licencjonowany różnym producentom podobnie jak Glasgow.
Że w ogóle można te programy ze sobą porównywać, zawdzięczamy europejskiemu projektowi CSE (Common Standards for Quantitative Electrocardiography) z lat osiemdziesiątych, który stworzył wspólne bazy zweryfikowanych zapisów i ujednolicił zasady pomiarów. To na materiale CSE przeprowadzono najgłośniejsze badanie w historii tej dziedziny, opublikowane w 1991 roku w New England Journal of Medicine: dziewięć programów komputerowych i ośmiu doświadczonych kardiologów oceniało ponad tysiąc tych samych zapisów o zweryfikowanych klinicznie rozpoznaniach. Najlepsze programy ustępowały kardiologom zaledwie o kilka punktów procentowych trafności, a od najsłabszych ludzkich ocen bywały lepsze.
Gdzie automat się myli
Od tamtego czasu algorytmy wyraźnie się poprawiły, ale mapa ich słabych punktów pozostała podobna. Pomiary odstępów i amplitud maszyna wykonuje szybciej i bardziej powtarzalnie niż człowiek z linijką. Gorzej radzi sobie z analizą rytmu: migotanie przedsionków bywa rozpoznawane tam, gdzie są tylko artefakty i liczna ekstrasystolia, a bywa przeoczone, gdy załamki migotania są drobne. W badaniach nad tym konkretnym problemem nawet co piąte automatyczne rozpoznanie migotania przedsionków okazywało się błędne, a część tych pomyłek przechodziła do dokumentacji, bo nikt zapisu nie zweryfikował. Drugim typowym grzechem jest nadrozpoznawanie: opis „nie można wykluczyć zawału ściany dolnej” przy wariancie normy potrafi niepotrzebnie uruchomić całą kaskadę diagnostyki.
Stąd zgodne stanowisko towarzystw naukowych: interpretacja komputerowa jest cennym wsparciem i drugą parą oczu, ale każdy automatyczny opis wymaga weryfikacji i autoryzacji przez lekarza. Dobry aparat EKG wręcz wymusza taki obieg pracy, pozwalając edytować opis przed zatwierdzeniem raportu. Przy zakupie sprzętu warto o to zapytać tak samo, jak o parametry toru pomiarowego; porównując dostępne na rynku aparaty EKG, łatwo zauważyć, że walidowany algorytm interpretacyjny przestał być dodatkiem z najwyższej półki i trafił do urządzeń klasy gabinetowej.
Nowa fala: sieci neuronowe
Klasyczne algorytmy, z Glasgow na czele, opierają się na jawnych regułach diagnostycznych, które można prześledzić i uzasadnić. Ostatnie lata przyniosły podejście zupełnie inne: głębokie sieci neuronowe uczone na setkach tysięcy zapisów. Takie modele potrafią rzeczy dla klasycznej elektrokardiografii nieosiągalne, na przykład wskazać z dużym prawdopodobieństwem obniżoną frakcję wyrzutową lewej komory na podstawie zwykłego dwunastoodprowadzeniowego EKG albo oszacować ryzyko migotania przedsionków u pacjenta, który w chwili badania ma rytm zatokowy. Zanim ta technologia trafi na szeroką skalę do aparatów gabinetowych, musi przejść pełną ścieżkę certyfikacji wyrobu medycznego i wykazać, że jej zalecenia są odporne na inną aparaturę, inne populacje i inne nawyki techników niż te, na których sieć się uczyła. Na dziś to uzupełnienie, nie zamiennik sprawdzonych algorytmów regułowych.
Nie tylko EKG: automatyczna ocena w spirometrii
Elektrokardiografia nie jest jedynym badaniem gabinetowym, w którym algorytm pracuje razem z lekarzem. Drugim jest spirometria, w diagnostyce ambulatoryjnej nierozłączna z EKG z prostego powodu: duszność, jeden z najczęstszych powodów zgłoszeń, leży na styku kardiologii i pulmonologii, więc oba badania często wykonuje się u tego samego pacjenta tego samego dnia. Współczesne spirometry oceniają automatycznie to, co w tym badaniu najtrudniejsze, czyli jakość samego manewru oddechowego: czy wydech ruszył wystarczająco gwałtownie, czy trwał dość długo, czy kolejne próby są powtarzalne według kryteriów międzynarodowych standardów ATS/ERS. Aparat porównuje też wynik z wartościami należnymi dobranymi do wieku, płci i wzrostu pacjenta, podobnie jak algorytm Glasgow dobiera normy EKG. I tak samo jak w elektrokardiografii, ostateczna interpretacja należy do lekarza, a automat pilnuje, żeby materiał, który lekarz ocenia, był technicznie wiarygodny.
Algorytm to narzędzie, odpowiedzialność zostaje przy człowieku
Pół wieku rozwoju komputerowej interpretacji EKG prowadzi do wniosku, który dobrze znają wszyscy pracujący z tymi programami na co dzień. Algorytm nie męczy się o trzeciej nad ranem, nie przeoczy wydłużonego QT i policzy oś serca zawsze tak samo. Nie zna za to pacjenta, nie widzi jego bladości ani duszności i nie poniesie odpowiedzialności za rozpoznanie. Najlepsze efekty daje praca w parze: maszyna mierzy i podpowiada, człowiek decyduje. Wybierając elektrokardiograf, warto więc pytać nie o to, czy aparat „sam opisuje badanie”, tylko jakim algorytmem to robi, na jakim materiale go sprawdzono i czy pozwala lekarzowi wygodnie ten opis poprawić. Różnica między tymi pytaniami to mniej więcej różnica między gadżetem a narzędziem diagnostycznym.