CMR-AI и результаты лечения аортального стеноза

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение меняют нашу повседневную клиническую практику, которая потенциально может стать более эффективной, точной и персонализированной. Внедрение этих технологий в области визуализации сердца не только влияет на принятие решений за счет повышения точности и стратификации рисков, но также значительно сокращает время сканирования и обработку изображений после визуализации.

Современные рекомендации признают магнитно-резонансную томографию сердца (МРТ) золотым стандартом для оценки структуры и функции миокарда. Хотя измерения размера, массы и фракции выброса (ФВ) имеют фундаментальное значение при различных заболеваниях сердца, они имеют недостатки из-за присущей человеческому анализу изменчивости и субъективности. Недавние разработки в области глубокого обучения с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) позволяют автоматически сегментировать пул желудочковой крови и миокарда с использованием уже существующих наборов данных CMR. Важно отметить, что эти инструменты интегрированы в CMR-сканеры, генерирующие измерения в реальном времени без необходимости трудоемкой постобработки изображений. Модели на основе искусственного интеллекта ранее показывали превосходную точность измерения контуров желудочков, объема и максимальной толщины стенок, превосходя клинических экспертов.

У больных аортальным стенозом (АС) изменения ФВ чаще возникают на поздних стадиях заболевания. Продольное укорочение представляет собой более ранний и более чувствительный маркер дисфункции левого желудочка (ЛЖ). Однако эти измерения остаются субъективными, отнимают много времени и поэтому не проводятся регулярно из-за отсутствия автоматизированного анализа. Недавно было продемонстрировано, что измерение глобального продольного сокращения (GLS) и систолической экскурсии плоскости митрального кольца (MAPSE) с помощью искусственного интеллекта обеспечивает более воспроизводимые и точные результаты по сравнению с экспертами-людьми. Исследователи предполагают, что GLS и MAPSE на основе искусственного интеллекта могут передавать важную прогностическую информацию, помимо ФВ ЛЖ при тяжелом АС, и представлять собой ранние маркеры неблагоприятного ремоделирования сердца.

Более того, исследователи ранее могли продемонстрировать, что дисфункция правого желудочка (ПЖ) по данным CMR, а не по обычным параметрам, оцениваемым с помощью эхокардиографии, была независимо связана с исходом у людей с АС, перенесших транскатетерную имплантацию аортального клапана. Исследователи стремятся расширить наши результаты и выяснить, являются ли GLS ПЖ на основе AI и систолическая экскурсия плоскости трикуспидального кольца (TAPSE) ранними маркерами дисфункции ПЖ, указывающими на неблагоприятный прогноз.

Наконец, оценка обратного ремоделирования сердца с помощью CMR требует высокой точности (= воспроизводимости). Доказано, что ИИ превосходит людей как по точности, так и по точности, и поэтому имеет большой потенциал для комплексной оценки продольных структурных изменений АС после замены клапана. Целью исследователей является анализ обратного ремоделирования сердца у пациентов с АС с использованием новой технологии искусственного интеллекта.

Цели

Учитывая значительный предыдущий вклад в области визуализации сердца и клапанных пороков сердца, исследователи стремятся расширить знания в этой области, исследуя следующее:

• Ассоциация структурных и функциональных маркеров ЛЖ и ПЖ, измеренных с помощью AI, на CMR у пациентов с тяжелым АС с клиническими исходами после замены аортального клапана (ПАК).
• Обратное ремоделирование сердца от исходного уровня до 12 месяцев после ЗАК, как определено методами CMR на основе искусственного интеллекта.
• Конечная цель — предоставить автоматизированные, точные и экономящие время алгоритмы для выявления пациентов из группы риска, перенесших ПАК.

Методы

Это крупномасштабное международное, многоцентровое, многогрупповое обсервационное исследование. К участию будут приглашены пациенты с тяжелым дегенеративным АС, которым предстоит обсуждение лечения клапанов в междисциплинарной кардиологической команде. Набор будет осуществляться перспективно в семи центрах третичной медицинской помощи при университетах в континентальной Европе, Великобритании и Азии.

Базовая оценка включает сбор анамнеза, физическое обследование, рутинные анализы крови, электрокардиограмму, эхокардиографию и CMR-визуализацию. Пациенты будут проспективно наблюдаться амбулаторно через 12 месяцев. Кроме того, CMR будет повторен через 1 год.