Риск тромбоэмболии, связанный с высоким риском фибрилляции предсердий (MATHIAS)

Фибрилляция предсердий и её тромбоэмболические осложнения представляют собой растущую клиническую и социально-экономическую проблему в Европе. ФП тесно связана с инсультом, основными неблагоприятными сердечно-сосудистыми событиями (MACE), инвалидностью и смертностью, непропорционально затрагивая пожилых людей. По мере старения населения Европы распространённость ФП и связанного с ФП инсульта, как ожидается, существенно возрастёт, что приведёт к увеличению расходов на здравоохранение и социальной нагрузки. Только лечение инсульта в среднем обходится в €22 605,66 в первый год, в основном из-за госпитализации и длительной зависимости, причём 45-50% выживших имеют остаточную инвалидность. Поэтому профилактика тромбоэмболических событий, связанных с ФП, является как клиническим, так и экономическим приоритетом.

С клинической точки зрения существует критическая неудовлетворённая потребность в улучшенной ранней стратификации тромбоэмболического риска у лиц с высоким риском ФП. Хотя несколько моделей прогнозирования ФП могут оценить вероятность возникновения ФП в течение 5-10 лет, а систематический скрининг взрослых в возрасте ≥65 лет продемонстрировал экономию средств за счёт профилактики инсульта, отсутствует валидированный инструмент для принятия решения о начале антикоагулянтной терапии у лиц высокого риска без установленной ФП. Текущая стандартная практика опирается на шкалу CHA₂DS₂-VASc после диагностики ФП; однако у этой шкалы есть признанные ограничения. Она не включает несколько значимых модификаторов риска, таких как хроническая болезнь почек, онкологические заболевания, биомаркеры, электрокардиографические аномалии или этническая принадлежность, и может недостаточно точно дифференцировать риск в определённых подгруппах, включая женщин и пациентов с полиморбидностью. Следовательно, клиническое принятие решений часто выходит за рамки этой шкалы, что отражает потребность в более комплексных и точных инструментах.

Появляющиеся данные подтверждают концепцию ФП как клинического континуума. Протромботический субстрат в предсердиях может предшествовать явной аритмии, создавая стадию «пред-ФП», во время которой тромбоэмболический риск уже повышен. Рекомендации ACC/AHA/ACCP/HRS 2023 года официально признают стадии «риска» и «пред-ФП», подчёркивая возможность более раннего профилактического вмешательства. Однако практические инструменты для выявления и стратификации этой популяции в рутинной первичной помощи остаются ограниченными.

Искусственный интеллект (ИИ) предлагает перспективную стратегию для устранения этих пробелов. Используя многомерные данные электронных медицинских карт (ЭМК), модели ИИ могут учитывать сложные нелинейные взаимодействия между классическими и новыми факторами риска, потенциально обеспечивая более точное индивидуальное прогнозирование тромбоэмболического риска по сравнению с традиционными шкалами. Ранние подходы машинного обучения (МО) продемонстрировали улучшенную дискриминацию для ФП и сердечно-сосудистых событий по сравнению с обычными моделями.

Проект MATHIAS (риск тромбоЭмболии, Ассоциированный С Высоким риском фибрилляции предсердий) направлен на разработку и проспективную валидацию модели на основе ИИ для оценки тромбоэмболического риска у взрослых в возрасте ≥65 лет с высоким риском ФП с использованием реальных данных ЭМК первичной помощи. Эта модель будет интегрирована в цифровой путь оказания помощи, включающий целевой, основанный на риске скрининг с помощью фотоплетизмографии и индивидуализированные решения по антикоагулянтной терапии. Цель — улучшить раннее выявление, оптимизировать стратегии антикоагуляции и персонализировать контроль ритма и лечение коморбидности.

Предварительные ретроспективные анализы на основе валидированных когорт стратификации риска ФП (AFRICAT NCT03188484 и PREFATE NCT05772806) и пяти пилотных моделей МО показали обнадёживающие результаты. Модель Adaboost значительно превзошла CHA₂DS₂-VASc в прогнозировании MACE (AUC 99,99% против 81,71%; p = 0,0034). Хотя эти результаты обнадёживают, требуется проспективная многоцентровая оценка для изучения обобщаемости, оптимальных интервалов наблюдения, отбора пациентов (включая пациентов высокого риска, с ТИА/инсультом и различными стратами CHA₂DS₂-VASc) и влияния на важные для пациента исходы, такие как инсульт, кровотечение, качество жизни и экономическая эффективность.

Проект также включает марковскую модель анализа решений для оценки MACE, инсульта, инвалидности, лет жизни с поправкой на качество (QALY) и затрат как с точки зрения плательщика медицинских услуг, так и с общественной точки зрения. Анализ сценариев позволит оценить, является ли интеграция модели ИИ в рутинную помощь экономически эффективной по сравнению с обычной помощью, оппортунистическим скринингом или стратегиями с приоритетом носимых устройств. Особое внимание будет уделено гендерно-специфическим исходам и потенциальному неравенству в распределении пользы.

Ожидаемое клиническое воздействие включает снижение частоты MACE до менее 50 на 1000 человеко-лет в популяциях высокого риска, снижение доли инсультов, связанных с ФП, до менее 10%, улучшение адекватности антикоагуляции у до 65% соответствующих пациентов и обеспечение того, чтобы не менее 90% лиц высокого риска получали соответствующую пероральную антикоагулянтную терапию. Соблюдение структурированных путей оказания помощи при ФП (например, AF-CARE) уже ассоциируется со значительным снижением общей смертности и MACE; интеграция стратификации риска на основе ИИ может дополнительно усилить эти преимущества.

С экономической точки зрения, хотя скрининг и более широкое использование антикоагулянтов могут первоначально увеличить прямые затраты, профилактика инсульта, как ожидается, обеспечит существенную долгосрочную экономию. Только в Каталонии предполагаемая годовая экономия для популяций высокого риска ФП составляет от €12,3 млн до €79,2 млн. Снижение тяжести инсульта, инвалидности и госпитализаций уменьшит как прямые медицинские расходы, так и косвенные общественные издержки, связанные с потерей производительности и длительной зависимостью.

В заключение, данный проект устраняет значительный пробел в кардиоваскулярной профилактике путём разработки и внедрения модели стратификации тромбоэмболического риска на основе ИИ для лиц с высоким риском ФП. Соответствуя современным европейским рекомендациям и стратегиям прецизионной медицины, инициатива направлена на улучшение раннего выявления, персонализацию терапевтических решений, снижение бремени MACE и инсульта, сохранение автономии и качества жизни пациентов и обеспечение устойчивого использования ресурсов здравоохранения.