Искусственный интеллект для профилактики сердечно-сосудистых заболеваний (AiPHD): наблюдательное, единоцентровое, проспективное и ретроспективное исследование (AiPHD)

Предыстория и обоснование

В последние годы cCTA стал решающим диагностическим инструментом при подозрении на ИБС, рекомендованным в качестве теста первой линии для пациентов с промежуточной предтестовой вероятностью ИБС в руководствах Европейского общества кардиологов (ESC) [doi:10.1093/eurheartj/ ehz425] и Американской кардиологической ассоциацией (AHA) [doi: 10.1016/j.jacc.2021.07.053] и итальянскими рекомендациями [doi: 10.1007/s11547-021-01378-0] из-за хорошо известной высокой отрицательной прогностической ценности cCTA при исключение обструктивной ИБС. Однако у большинства пациентов имеется необструктивная ИБС.

В то время как ведение пациентов с обструктивной ИБС разработано, поскольку оно вращается вокруг дальнейших диагностических тестов для оценки ишемии или предварительной реваскуляризации коронарной артерии, это не относится к пациентам с необструктивной ИБС. Тем не менее, эта группа пациентов по-прежнему имеет значительный риск развития серьезных неблагоприятных сердечно-сосудистых событий (MACE) [doi: 10.1007/s11547-021-01378-0], которые можно предотвратить путем проведения адекватной медикаментозной терапии. На сегодняшний день предложено множество подходов к решению этой проблемы. Однако этим предлагаемым решениям не хватает возможности обеспечить количественные и воспроизводимые результаты с достаточно высокой прогностической ценностью, они часто предлагаются как автономное решение без интеграции с несколькими прогностическими изображениями и клиническими параметрами и не доставляются через платформы, способные предоставить внешняя проверка и простая интеграция в клинический рабочий процесс. Среди предложенных прогностических подходов некоторые основаны на качественной оценке особенностей бляшек в коронарной артерии, таких как положительное ремоделирование, низкая истонченность бляшек, наличие пятнистой кальцификации и признак «кольца для салфеток» [doi:10.1093/ehjci/jew200; DOI:10.1016/j.jcmg.2012.09.016; doi: 10.1161/CIRCIMAGING.117.006973], который подвержен значительным различиям между читателями [doi: 10.1016/j.jcct.2017.11.014].

Другие подходы основаны на количественных методах оценки атеросклеротической нагрузки на основе размера бляшек в коронарных артериях и их характеристик, таких как плотность кальция, количество поражений, региональное распределение, объем бляшек, объем некальцинированных бляшек и т. д. [DOI: 10.1016/j] .ajpc.2022.100423].

Однако этим подходам может препятствовать низкая воспроизводимость, особенно у разных производителей сканеров [10.1148/radiol.2016161670].

Интересно, что новое исследование также показало, что, помимо характеристик стенки сосудов коронарной артерии, ослабление перикоронарной жировой ткани имеет значительную прогностическую ценность, поскольку отражает состояние коронарного воспаления, которое играет ключевую роль в развитии и прогрессировании коронарного атеросклероза [10.1016/]. j.jcct.2021.03.005].

Все эти характеристики CAD часто анализируются независимо друг от друга, что снижает их потенциальную синергетическую прогностическую ценность и создает избыточные переменные, которые оказывают незначительное влияние на прогноз. Мы предлагаем анализ на основе искусственного интеллекта, который может объединить все эти данные, чтобы выбрать наиболее важный фактор, определяющий прогрессирование ИБС, и отбросить бесполезные функции, создавая тем самым гибкую и клинически ценную модель стратификации риска. Кроме того, мы планируем создать новую визуализацию. маркер ИБС с неблагоприятным исходом, который будет интегрирован в модель на базе искусственного интеллекта, которая будет основана на топологических особенностях дерева коронарных артерий. Фактически данных о связи между топологией коронарной артерии (например, длиной сосуда, индексом объема коронарной артерии, площадью поперечного сечения, кривизной и извилистостью) и прогнозом недостаточно. Однако известно, что извитость сосудов влияет на напряжение сдвига стенки и приводит к нарушению ламинарного кровотока, что приводит к эндотелиальной дисфункции и изменениям кровотока, которые могут привести к атеросклерозу и в конечном итоге вызвать неблагоприятные сердечные события [DOI: doi.org/10.3390/diagnostics12092178]. Таким образом, этот новый биомаркер может иметь значительную прогностическую роль. Основываясь на этих предпосылках, наше исследование направлено на разработку новой модели клинической визуализации на основе искусственного интеллекта для выявления и классификации пациентов с высоким риском прогрессирования заболевания и обеспечения более персонализированного подхода к лечению для улучшения результатов лечения пациентов.

Однако помимо основной цели создания модели на основе ИИ для стратификации риска ИБС, мы стремимся преодолеть некоторые проблемы, которые в настоящее время препятствуют широкому клиническому применению ИИ в лечении сердечно-сосудистых заболеваний. Фактически признано, что интеграция приложений на основе искусственного интеллекта в клинический рабочий процесс, которая повысит удобство использования и снизит затраты, в настоящее время отсутствует [10.3389/fcvm.2021.818765].

Мы стремимся решить эти проблемы с помощью промышленных партнеров, участвующих в этом проекте, которые создадут платформу, способную предоставить программное решение для внешней проверки алгоритма.

Эта платформа будет характеризоваться самыми современными мерами безопасности, совместимостью с современным клиническим программным обеспечением и простым в использовании интерфейсом.