Kunstig intelligens i nye hjerte-MR-markører for medfødt hjertesykdom (AI-CMR)

Bakgrunn Et økende antall barn med kompleks medfødt hjertesykdom (CHD) blir i dag behandlet og overlever til voksen alder. De har behov for en livslang overvåking for kardiovaskulære komplikasjoner og en individualisert behandling.

Ved pediatrisk aorta- og lungeklaffesykdom er langtidskomplikasjonene relatert til klaffedysfunksjon med myokardfibrose og ventrikkeldysfunksjon som følge av langvarig volum- eller trykkoverbelastning. Mange pasienter vil trenge kirurgi eller intervensjonsbehandling allerede i barndommen, hvor det optimale tidspunktet for intervensjonen ved ulike CHD er avgjørende, da tidlig behandling kan forhindre irreversibel skade på hjertet.

Dessuten, for å muliggjøre oppdagelse av tilbakevendende eller nye problemer tidlig, er det nødvendig med en langsiktig diagnostisk oppfølging der kardiovaskulær magnetisk resonans (CMR) har blitt viktig for en seriell reproduserbar vurdering av morfologi, funksjon og nylig avanserte metoder for flyt og vevskarakterisering . Likevel kan den kliniske avgjørelsen om det perfekte tidspunktet og typen behandling for et barn være vanskelig i mange tilfeller, og det er behov for bedre tiltak.

Mål Dette prosjektet vil undersøke barn med aorta- og lungeklaffsykdom behandlet eller ubehandlet i lengderetningen ved å bruke etablerte CMR-tiltak med ytterligere nyutviklede, lovende, svært raffinerte og klinisk anvendelige kvantitative avbildningsbiomarkører, sammenlignet med de konvensjonelle CMR-estimatene. Vi tar sikte på å evaluere risikostratifisering og undersøke de hemodynamiske og morfologiske endringene før og etter intervensjonell eller kirurgisk behandling på kort og lang sikt. Klinisk betydning Hvis de nye raffinerte CMR-biomarkørene kan avsløre forbedret sykdomskarakterisering, kan de avsløre mulige for å hjelpe den kliniske beslutningstakingen for å optimalisere intervensjonstid og forutsi langsiktige komplikasjoner. Dette kan bidra til å individualisere behandlingen og forbedre helsen hos barn med CHD. Studien kan føre til forbedret pasientbehandling og bruk av sosioøkonomiske ressurser.