及早發現心髒病

醫療保健專業人員現在可以在全新的 Eko App 中使用經 FDA 批准的人工智能 (AI) 算法來檢測心髒病的領先指標。      

Eko 是一家推進心肺疾病檢測的數字健康公司，今天宣布推出其新設計的 Eko 應用程序，該應用程序將患者互動轉變為篩查心血管疾病的機會。 在美國，心髒病是導致死亡的主要原因，到目前為止，還沒有一種有效且負擔得起的解決方案來在體檢時篩查心髒病。

“目前檢測心髒病的臨床工作流程通常包括由專家在緊急情況下進行的昂貴測試，這使得早期診斷幾乎不可能，”Eko 首席醫療官 Adam Saltman 博士說。 “體檢為早期發現心髒病提供了機會。 然而，當使用傳統聽診器進行檢查時，多達 80% 的異常心音無法識別。 這可能會延遲患者的挽救生命的治療。”

Eko 將傳統聽診器轉變為智能疾病檢測工具，幫助臨床醫生在體檢期間更輕鬆地發現心血管疾病。 他們的智能聽診器系列與使用 Eko App 的隨附自動疾病檢測軟件配合使用時，可使用 FDA 批准和臨床證明的 AI 算法分析心音。* 在幾秒鐘內，這些算法可以檢測心臟雜音和心房顫動 (AFib)* * 具有與人類專家相媲美的性能。   

“一線醫療保健專業人員是我們早期發現心血管疾病的最佳防線，但他們面臨著工具過時、時間不足和資源不足的挑戰，”Eko 首席執行官兼聯合創始人 Connor Landgraf 說。 “由於這種疾病在我們的社會中如此普遍，我們必須為每一位醫療保健專業人員提供一種解決方案，幫助他們更有信心地進行診斷，並為他們的患者提供盡可能最好的護理。 這就是我們將在未來幾年拯救數百萬人生命的方式。”

Eko 用於識別心臟雜音（心臟瓣膜疾病的主要指標）的 AI 算法經過臨床驗證，其靈敏度為 87.6%，特異性為 87.8%。 他們檢測房顫的算法的靈敏度為 98.9%，特異性為 96.9%。 Eko 的心臟雜音檢測算法的真實世界驗證來自最近在美國心臟協會雜誌上發表的同行評審出版物。 這是迄今為止對心臟雜音進行人工智能分析的最大研究。

“Eko 的技術為我檢測和驗證患者的心臟雜音和心房顫動提供了額外的保證，”家庭醫學專家、醫學博士 Joanna Kmiecik 說。 “Eko 產品的易用性和便攜性幫助我在辦公室檢查患者，對我的身體檢查程序影響最小。 如果我聽到疑似疾病的心音，Eko 會在幾秒鐘內準確確認。 這有助於我做出護理決定，並在適當的時候自信地轉診給專家。 我的患者甚至喜歡他們如何使用該應用程序，我覺得我是一名更好的臨床醫生。”