Ускорение диагностики и оценки аномальной коронарной артерии аорты (SMART)

Аномальное аортальное происхождение коронарных артерий (ААОКА) является редким врожденным заболеванием и одной из ведущих причин внезапной сердечной смерти (ВСС) у юных спортсменов, но имеет летальное течение и во взрослом возрасте при инфаркте миокарда, даже если оно не связано с обструктивным инфарктом миокарда. коронарные артерии. К сожалению, методы диагностической визуализации, инвазивная оценка и провокационные стресс-тесты показали низкую чувствительность и специфичность при выявлении индуцируемой ишемии, и тогда необходима мультимодальная оценка.

В области медицины были разработаны инновационные инструменты с использованием компьютерного моделирования, трехмерной реконструкции, машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). С применением таких новых технологий мы стремимся заполнить пробел в знаниях и диагностические ограничения в отношении стратификации риска для большинства субъектов с AAOCA.

Эта работа направлена ​​на улучшение, ускорение и персонализацию клинического диагноза AAOCA путем интеграции анатомических измерений, клинических данных и биомеханических особенностей пациента. В ходе исследования SMART будет создана система для автоматической сегментации и классификации коронарных артерий с AAOCA на основе компьютерной томографической ангиографии (КТА) с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Сегментация позволит создать 3D-модель корня аорты и коронарной артерии для биомеханической оценки посредством анализа методом конечных элементов (FEA). Это позволит нам оценить место возможного сдавления коронарной артерии в условиях нагрузки. Эти результаты in silico, анатомические особенности, измеренные с помощью ИИ, и клинические данные будут интегрированы в модель риска для оценки риска возникновения неблагоприятных событий, таких как внезапное сердечное заболевание или инфаркт миокарда. Этот рабочий процесс будет реализован в ИТ-системе, позволяющей предоставлять услуги удаленной диагностики через Интернет.

Благодаря предложенному междисциплинарному подходу SMART стремится преодолеть текущие диагностические ограничения, связанные со сниженной способностью функциональных нагрузочных тестов выявлять ишемию. Предполагается, что SMART потенциально помогает в стратификации риска для конкретного пациента и дает возможность получить первые диагностические показания о AAOCA, доступные в любой больнице, способствуя распространению периферийной территориальной поддержки для диагностики и лечения такого редкого заболевания.