Die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Behandlung von Bauchaortenaneurysmen

Das abdominale Aortenaneurysma ist eine lebensbedrohliche Erkrankung, deren schwerwiegende Komplikation ein Aneurysmaruptur ist (Editor's Choice - European Society for Vascular Surgery). Die Hauptmethode zur Behandlung von Aneurysmen ist die chirurgische Rekonstruktion, einschließlich offener oder endovaskulärer Eingriffe ((ESVS) 2019 Clinical Practice Guidelines on the Management of Abdominal Aorto-iliac Artery Aneurysms). Anatomische Merkmale von Aneurysmen und das Vorhandensein einer intraluminalen Thrombomasse gehören zu den Kriterien bei der Entscheidung über die Taktik der chirurgischen Behandlung. Diese Faktoren bringen zusätzliche technische Schwierigkeiten mit sich und führen zur Entwicklung intraoperativer Komplikationen, einschließlich ischämischer. Ischämie der unteren Extremitäten ist die häufigste Komplikation und kann durch Thrombose, Embolie oder Dissektion der Aortenwand verursacht werden (tritt bei 7 % der Patienten auf) (Complications Associated with Aortic Aneurysm Repair).

Um die Häufigkeit embolischer Komplikationen zu verringern, ist es daher für den Chirurgen wichtig, eine "sichere" Zone zum Anbringen einer Klemme an der Aorta und den Hauptgefäßen zu bestimmen. So kann künstliche Intelligenz (KI) verwendet werden, um Bilder von Aneurysmen zu interpretieren und zu analysieren, die automatische quantitative Messungen und die Bestimmung der genauen Merkmale der Morphologie und Hydrodynamik sowie des Vorhandenseins von intraluminalen Blutgerinnseln und Verkalkungen ermöglichen. Die auf künstlicher Intelligenz basierende Analyse kann zur Entwicklung von Computerprogrammen zur Vorhersage der Entwicklung von Aneurysmen und des Risikos ihrer Ruptur sowie postoperativer Ergebnisse führen. Künstliche Intelligenz kann auch verwendet werden, um die "sicheren" Bereiche der Aortenklemmung zu bestimmen. (Künstliche Intelligenz beim Bauchaortenaneurysma).

Adam und Co-Autoren trainierten ein neuronales Netzwerk, um den maximalen Außendurchmesser von Aneurysmen anhand einer Datenbank von 489 CT-Angiographien von abdominalen Aortenaneurysmen zu erkennen und abzuschätzen. KI hat ein Leistungs- und Genauigkeitsniveau erreicht, das für die klinische Praxis geeignet ist, und mit der Verwendung von mehr CT-Bildern wird eine weitere Verbesserung der Genauigkeit erwartet (Pre-surgical and Post-surgical Aortic Aneurysm Maximum Diameter Measurement: Full Automation by Artificial Intelligence). In einer Studie von Fujiwara et al. 145 Nicht-Kontrast-CT-Scans mit Verdacht auf Aneurysma wurden retrospektiv erhoben. Ursprünglich wurde die KI durch manuelles Segmentieren von CT-Bildern trainiert. Bildverarbeitung wurde verwendet, um den Bereich des abdominalen Aortenaneurysmas zu bestimmen und die Größe automatisch zu messen. Diese Methode hat gezeigt, dass KI ein nützliches Werkzeug zur vollautomatischen Erkennung und Messung des Aneurysmadurchmessers ist. (Vollautomatische Erkennung und Vermessung von Bauchaortenaneurysmen mittels künstlicher Intelligenz). Florent Lalys und sein Koautor. ein automatischer schneller und universeller Algorithmus zur Bestimmung eines intraluminalen Thrombus wurde entwickelt. Die Methode wurde an prä- und postoperativen CT-Scans der abdominalen Aorta und Arteria iliaca von 145 Patienten getestet und besteht aus der Bestimmung der Mittellinie und Segmentierung des Aortenlumens, einem optimierten Stadium der Vorbehandlung und der Verwendung eines 3D-Modells (Generic thrombus Segmentierung von prä- und postoperativem CTA).

Unter Berücksichtigung der in einigen Studien bereits vorliegenden Hinweise zum Einsatz künstlicher Intelligenz zur Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen wird deren Einsatz als vielversprechende Methode zur Entscheidungsfindung bei der Bestimmung „sicherer“ Klemmzonen bei der chirurgischen Behandlung von Bauchaortenaneurysmen angesehen, was die Häufigkeit postoperativer Komplikationen reduziert.