人工智能辅助单导联Ⅰ导心电图检出中重度高钾血症的多中心外部验证

《European Heart Journal》：Multi-hospital external validation of lead-i ECG AI model for the detection of moderate-to-severe hyperkalemia in chronic kidney disease (CKD) patients

　　

摘要

背景

中重度高钾血症（≥6.5 mmol/L）是一种可能危及生命的电解质紊乱，会显著增加死亡率，尤其在慢性肾病（CKD）患者中更为突出。CKD的指南治疗也可能加重病情。高钾血症一旦被发现，往往会导致治疗停药或减量，从而进一步增加全因死亡风险。目前诊断手段仅限于实验室检测。若能够通过单导联Ⅰ导心电图（lead-I ECG，常见于患者可穿戴设备）进行检测，则有望实现远程监测，改善疾病管理。然而，基于单导联Ⅰ导心电图的高钾血症人工智能模型在多个健康系统、CKD富集人群中的验证仍十分有限。

目的

评估人工智能辅助的单导联Ⅰ导心电图算法在三个独立健康系统中检出中重度高钾血症（≥6.5 mmol/L）的性能。

方法

我们采用脱敏的病历数据进行了回顾性外部验证，数据收集时间跨度为2016至2025年，来源为三个不同的美国健康系统（Sanford Health，南达科他州；Sharp HealthCare，加利福尼亚州；以及Texas Health Resources，德克萨斯州）。纳入条件为年龄≥22岁、有心电图静息12导联心电图记录且在心电图记录≤4小时内有血清钾测量的成人患者。排除标准为存在以下情况者：心脏起搏器植入、室率≥120 BPM、心电图伪差、信号噪声、持续平坦信号（例如由于导联断开所致）。主要终点为血清钾≥6.5 mmol/L。性能指标采用Wilson法计算95%置信区间。分析重点聚焦于估算肾小球滤过率（eGFR）≤60 mL/min/1.73m2的患者。

结果

验证队列包含425,263对心电图-钾值数据，eGFR均≤60 mL/min/1.73m2。对于钾≥6.5 mmol/L的检出，灵敏度为80.53%（95% CI 0.7860–0.8234），特异度为78.66%（95% CI 0.7854–0.7879），受试者工作特征曲线下面积（AUROC）为0.8694，精确率-召回率曲线下面积为0.0520。中位预测评分在各钾浓度分层间呈阶梯式递增（图1B），显示出非高钾血症<5.7 mmol/L（419,017对，中位评分0.038）、轻度高钾血症5.7-6.49 mmol/L（4525对，中位评分0.813）、中度高钾血症6.5-7.49 mmol/L（1319对，中位评分0.980）和重度高钾血症≥7.5 mmol/L（402对，中位评分0.997）之间的区分能力。受试者工作特征曲线（图1C）表明，在合并CKD及相关合并症的情况下，该算法仍具有稳健的判别能力。

结论

在一项地理分布广泛、跨多个健康系统且CKD富集的大规模队列中，基于人工智能的单导联Ⅰ导心电图算法能够准确检出中重度高钾血症（≥6.5 mmol/L）。这些发现支持自动心电图分析在CKD人群中作为无创高钾血症筛查工具的潜在应用价值。

图1

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