Bude k určení krevního tlaku stačit EKG křivka?

Je-li pacient na kontinuálním monitoringu EKG, například z důvodu akutního koronárního syndromu či arytmie, je pochopitelně nutné měřit jeho krevní tlak (TK). Potíž však spočívá v tom, že klasický manžetový tonometr spouští jakousi „alarmovou reakci“ a může tak dojít k ovlivnění hodnot. Spektrum možností, jak měřit tlak bez použití manžety, se dnes značně rozšiřuje – hodnoty TK už dnes ostatně dokáže odhadovat i aplikace v chytrých hodinkách. Lze k těmto účelům využít i křivku EKG? Pokud ano, jak a s jakou přesností?

Přestože použití klasického tonometru s manžetou (ať už auskultačního či digitálního) představuje zřejmě nejtypičtější metodu měření TK, existuje i mnoho jiných způsobů, jak se k hodnotám dopracovat – například pomocí reflektanční pulzní oxymetrie, radiofrekvenčních senzorů, metody „pulse transit time“, videopletysmografie či aplikací pro chytré telefony.

A co EKG křivka? Je známo, že z EKG se dá určit mnohé – ať už variabilita srdeční frekvence (SF), známky hypertrofie levé komory (LK) nebo morfologické změny jednotlivých vln a kmitů. Přestože žádný z těchto parametrů není vhodný k tomu, aby byl čistě na jeho základě zhodnocen TK, více se jich při tomto procesu může nějakým způsobem uplatnit.

Variabilita srdeční frekvence či známky hypertrofie LK? Pro hodnocení krevního tlaku slepá ulička

U jedinců, kteří jsou vystaveni dlouhodobému stresu, se zvyšuje aktivita sympatiku, což může vést i k rozvoji hypertenze. Na EKG se výraznější zapojení sympatiku projeví snížením variability SF, tedy zmenšením rozdílů ve vzdálenosti mezi jednotlivými kmity R. Je-li organismu naopak umožněno relaxovat, variabilita SF se zvýší. Proč tato variabilita není rutinně využívána k odhadování TK? Problém spočívá ve složitosti její registrace. Existují minimálně čtyři různé metody, jak tento fenomén zaznamenávat – „metoda time domain“ a „frequency domain“, decelerační kapacita a metoda „non-linear domain“; každá z nich navíc zapisuje a hodnotí na deset dalších parametrů.

Variabilita SF má zjevný prognostický význam pro hodnocení dlouhodobého rizika, což ukazuje například Framinghamská studie nebo studie ARIC, pro klinickou diagnostiku je však bohužel zcela nepoužitelná. Navíc je třeba myslet na to, že variabilita SF může být ovlivněna použitou léčbou, což opět omezuje její praktické využití k hodnocení TK.

Na EKG bývají dobře patrné známky hypertrofie LK. Daly by se tedy k hodnocení využít právě ony? Ne tak docela. Problém opět spočívá v počtu metod, které se ke stanovení hypertrofie LK z křivky EKG využívají. K těm nejčastějším z nich patří Sokolowův-Lyonův index, Cornell napěťová metoda a Cornell voltage-duration product; každá má ovšem trochu jinou senzitivitu. Při porovnávání jednotlivých výsledků tak zcela logicky dojde k diskrepancím. Pro hodnocení hypertrofie LK je navíc EKG obecně vzato málo senzitivní, mnohem vhodnější je echokardiografie, což ilustrují například výsledky studie původem z Itálie, z níž vyplynulo, že známky hypertrofie LK má na EKG patrné cca 20 % hypertoniků – na echokardiografickém vyšetření je to však až 40 % (Cuspidi C et al., J Hum Hypertens 2012; Cuspidi C et al., J Hypertens 2012). Pro klinickou praxi je hodnocení známek hypertrofie LK samozřejmě velmi důležité – je třeba vědět, kteří pacienti už mají nějaké poškození na srdci a vyžadují intenzivnější léčbu – ale z hlediska samotného odhadování TK ani tudy cesta nepovede.

Pomoci může umělá inteligence!

Velmi zajímavou metodou, která by teoreticky mohla být využitelná k hodnocení TK, je popis morfologických změn jednotlivých vln a kmitů. Opět se sleduje více parametrů, jako je amplituda vln P, T nebo kmitu R, délka trvání vlny P, rozdíl mezi trváním vln P či T v jednotlivých srdečních stazích apod. Cílem je stanovit pozdní plnění komor během diastoly, které je možné rozpoznat díky charakteristikám vlny P. Vlna T naopak popisuje fázi relaxace v průběhu diastoly. Konkrétně se tedy sleduje disperze vlny P, disperze QTc, interval TpTe a poměr TpTe/QTc. Jednotlivé studie se však mezi sebou značně kvalitativně liší; řada problémů je způsobena rozdíly v samotném hodnocení EKG, které někde probíhá strojově, jinde ručně. V klinické praxi ani tento způsob nelze efektivně využít.

Co tedy může pomoci? V posledních dvou letech se ukazuje, že cesta bude zřejmě spočívat v zapojení umělé inteligence (AI) do hodnocení křivky EKG. Práce provedená v roce 2020 hodnotila přesnost hodnot TK extrapolovaných z EKG křivek nemocných hospitalizovaných v různých typech JIP, které porovnávala s intraarteriálně invazivně měřeným TK. Výsledky byly vynikající. AI, která využívala algoritmu „deep learning“, vykazovala oproti invazivnímu měření TK odchylku sotva 0,1 mm Hg v systole (Miao C et al., Artifficial Inteligence in Medicine 2020). Pro střední arteriální a diastolický TK získala metoda hodnocení A od British Hypertension Society. Samozřejmě, chybovost se může lišit u různých pacientů a zejména při vyšších hodnotách TK, ale i další studie, včetně jedné publikované teprve v únoru 2021, ukazují, že využití AI zřejmě může být při stanovování TK pomocí EKG velmi nápomocné.

V oblasti bezmanžetového měření TK v současné době probíhá bouřlivý výzkum, a je pravdou, že manuální hodnocení EKG by mělo být základem vyšetření každého hypertonika – zejména proto, aby se rozhodlo o přítomnosti známek hypertrofie levé komory, arytmií (zejména fibrilace síní) či ischemických změn – k rutinnímu zhodnocení TK však EKG křivku nelze využít. Využití AI by mohlo vést k tomu, že bude stačit jeden svod EKG k tomu, aby bylo možné TK hodnotit beat-to-beat; v současné době však ještě stále jde o hudbu budoucnosti.

Redakčně zpracováno ze sdělení, které na XIX. sympoziu arteriální hypertenze přednesla:
doc. MUDr. Jirka Mlíková Seidlerová, Ph.D.
II. interní klinika LF UK a FN Plzeň