腸炎DVT血栓溶解のAIベースの予測モデル

この前向きシングルアームコホート研究は、ステントフリーの薬物機械血栓溶解を受けている急性大腿骨大腿骨深部静脈血栓症（IF-DVT）患者の治療結果のAI搭載予測モデルを開発することを目的としています。 この研究では、近位DVTのカテーテル指向介入における患者の選択と結果予測のための検証されたツールの現在の欠如に対処しています。

MRV-Confirmedの急性IF-DVTを有する30人の連続した成人患者は、Angiojet ZelantedVTシステムを使用してAncunctive RTPA投与を使用して薬物機械血栓溶解を受けます。

主な目的は、シリアルMRVイメージングデータでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を開発して、3か月の静脈再発生の成功を予測することです。 MRVの買収は、ベースライン、前充電、および3か月のフォローアップで発生します。 グラウンドトゥルースセグメンテーションは、3Dスライサーを使用して経験豊富な放射線科医によって実行され、データセット全体に半自動化された伝播が行われます。 特徴抽出には、幾何学的メトリック、放射性テクスチャ分析、血栓建築と容器の両方の形態学的特性が含まれます。

二次エンドポイントには、急性腎障害の発生率（溶血性誘発性腎毒性によるレオリ性血栓切除術の重大な懸念）、ヴィラルタスコアリングを介して評価された血栓後症候群の発達、および星ごとの主要な出血を含むさまざまな安全性の結果が含まれます。

この研究プロトコルには、腎機能、溶血マーカー、電解質バランスの体系的な評価を含む、KDIGO基準を使用したAKIの厳密な監視が組み込まれています。 具体的な戦略には腎臓学チームからの明確化が必要ですが、水分補給プロトコルと腎保護対策が標準化されます。

この研究では、特に誘引試験の混合結果に続いて、侵襲的DVT治療のためのエビデンスに基づいた患者選択の重要なギャップに対処しています。 AI予測モデルは、パーソナライズされた治療の決定を可能にする可能性があり、潜在的に、薬物メカニカル介入のリスクベネフィット比を改善しながら、患者の不必要な手順を減らすことはできません。