FDA核准歐姆龍首件具心房顫動偵測功能之家用血壓機
心房顫動(Atrial Fibrillation, 簡稱AFib)是造成中風的主因之一1。AFib確診的黃金標準是12導程ECG2,除了須要患者到醫院進行檢測以外,其中有約40%的患者是無症狀,因此錯失了及早診斷的機會3。考慮到血壓機的普及與容易操作,使用血壓機來檢測AFib是一個已經存在多年的想法,並且過去也已經有實際產品上市,例如Microlife TWIN200 AFS (510(k): K101275),但該產品適用於醫院而非居家。此外,這些產品大多使用演算法(例如time-domain analysis、frequency-domain analysis或是其組合)來分析各項統計指標以偵測AFib,並因此獲得了不錯的性能,但也有一些研究指出部份機型只能在高靈敏度與高特異度之間擇一,另一項指標則只能達成約80%上下4。為了以家用血壓機追求更好的AFib檢測性能,Omron Healthcare, Inc.的IntelliSenseTM AFib算法使用了機器學習來分析300項指標,以偵測AFib。
在一項前瞻、平行設計、開放式、無隨機化的試驗中,一共取得了654名參與者的知情同意,其中81名由於有AFib病史,但未在ECG呈現因此排除,另外14名在ECG上無法明確診斷出AFib因此排除,最終收錄了559名受試者5。其中包含了267名受試者在AF組別,另外292名在non-AF組別。試驗使用兩台有相同功能的Omron Healthcare, Inc.血壓機,並使用12導程ECG作為參考標準,以及與Microlife WatchBP Home A (BP 3MX1-3)對比。試驗結果顯示Omron HEM-7371T1-AZ BPM可以達成95.1% (95%CI: 91.8-97.4%)的靈敏度、98.6% (95% CI: 96.6-99.7%)的特異性以及97% (95%CI: 95.2-98.2%)的準確度(accuracy),同時也在另一台Omron HEM-7371T1-AZAZ BPM得到類似的結果。同時,Omron Healthcare, Inc.的兩台器材偵測AFib的性能在靈敏度、準確度以及陰性預測值(NPV)方面都顯著優於對比的Microlife WatchBP血壓機(p<0.0001)5。
依照FDA指引The 510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notifications [510(k)],適應症上的差異會構成新的預期用途,包含醫院使用對比居家使用。另外,如果是構成了全新類別的安全與有效性問題的技術特性差異,也會判定為非實質等同(NSE)6。在FDA核准上市的血壓機中,Omron Blood Pressure Monitor with Atrial Fibrillation (AFib) Detection Feature是首個可用於居家環境的偵測AFib的器材,並且也是首個使用機器學習算法來偵測AFib的器材。因此Omron Blood Pressure Monitor with Atrial Fibrillation (AFib) Detection Feature於2024/10/08通過De Novo途徑獲得上市許可,並成立新的分類分級21 CFR 870.1135 Oscillometric-based, over-the-counter, atrial fibrillation notification feature以及Product Code QXY,其鑑別為”基於示波法的家用AFib通知功能,為軟體演算法,分析基於示波法、非侵入式血壓量測訊號,以篩檢可能的AFib”7。
參考資料
- CDC, About Atrial Fibrillation. Heart Disease (2024)
- Vyas, J. Duran, A. Ansaripour, M. Niedzielko, A. Steel, A. Bakhai, Does A 12-Lead Ecg More Reliably Detect Atrial Fibrilation Than A Rhythm Strip Only Ecg? Value in Health. 17, A485–A486 (2014).
- Healthcare, FDA Grants De Novo Authorization to OMRON Healthcare for New Blood Pressure Monitors with AI-Powered AFib Detection Feature. OMRON Healthcare (2024)
- F.-C. Chiu, I.-C. Huang, A clinical validation of AViTA home blood pressure monitor for atrial fibrillation detection in adults. Blood Pressure Monitoring. 29, 299–304 (2024).
- Janik, G. Raad, G. Nijmeh, M. O’Steen, J. Rasmussen, Diagnostic accuracy for detecting atrial fibrillation using a novel machine learning algorithm in a blood pressure monitor. Heart Rhythm. 21, 2023–2027 (2024).
- Center for Devices and Radiological Health, The 510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notifications [510(k)] (2019).
- DEN230076