ИИ используют для прогнозирования важного показателя работы сердца

Ишемическая болезнь сердца является ведущей причиной смерти взрослого населения во всем мире. Процедура коронарной ангиографии обеспечивает клиническую стандартную диагностическую оценку практически для всех связанных с принятием клинических решений, от лекарств до операции коронарного шунтирования. Во многих случаях количественная оценка фракции выброса левого желудочка (ФВЛЖ) во время коронарной ангиографии имеет решающее значение для оптимизации принятия клинических решений и выбора лечения, особенно когда ангиография проводится по поводу потенциально опасных для жизни острых коронарных синдромов (ОКС). Поскольку левый желудочек является насосным центром сердца, измерение фракции выброса в камере дает важную информацию о проценте крови, покидающей сердце при каждом его сокращении. В настоящее время измерение ФВ ЛЖ во время ангиографии требует дополнительной инвазивной процедуры, называемой левожелудочковой вентрикулографией, когда в левый желудочек вводится катетер и вводится контрастный краситель, что сопряжено с дополнительными рисками и увеличивает экспозицию контраста. В исследовании, опубликованном в журнале JAMA Cardiology , старший автор и кардиолог Калифорнийского университета в Сан-Франциско Джефф Тисон, доктор медицинских наук, и первый автор Роберт Аврам, доктор медицинских наук, из Монреальского института сердца, решили определить, являются ли глубокие нейронные сети (ГНС) категорией ИИ. алгоритм, можно использовать для прогнозирования насосной (сократительной) функции сердца по стандартным видео ангиограммам. Они разработали и протестировали DNN под названием CathEF для оценки ФВ ЛЖ по коронарным ангиограммам левой половины сердца. «CathEF предлагает новый подход, который использует данные, которые обычно собираются во время каждой ангиографии, для предоставления информации, которая в настоящее время недоступна для клиницистов во время ангиографии, эффективно расширяя полезность медицинских данных с помощью ИИ и предоставляя информацию о ФВ ЛЖ в режиме реального времени, которая помогает принимать клинические решения. делает», — сказал Тисон, адъюнкт-профессор медицины и кардиологии Калифорнийского университета в Сан-Франциско. Исследователи провели поперечное исследование 4042 ангиограмм взрослых, сопоставленных с соответствующими трансторакальными эхокардиограммами (ТТЭ) от 3679 пациентов UCSF, и обучили нейронную сеть на основе видео оценивать снижение ФВ ЛЖ (меньше или равно 40%) и прогнозировать (непрерывное ) Процент ФВ ЛЖ по стандартным видео ангиограммам левой коронарной артерии. Результаты показали, что CathEF точно прогнозирует ФВ ЛЖ с сильной корреляцией с эхокардиографическими измерениями ФВ ЛЖ, стандартным неинвазивным клин...

Читайте полную новость на android-robot.com

Опубликовано: 00:00, 16.05.2023

Новость из рубрики: Технологии, Наука

Поделиться новостью: Поделиться новостью в Facebook Поделиться новостью в Twittere Поделиться новостью в VK Поделиться новостью в Pinterest Поделиться новостью в Reddit

Топ новости часа