AI制作No-Cath预测

elucid的vascucap软件为医生提供了一种表明心脏血管的颜色编码地图，显示出不同的斑块类型，并表示应该得到最受关注的。

资料来源：南卡罗来纳医科大学

冠状动脉疾病（CAD）是最常见的心脏病形式，并存在于约1820万美国成年人中。这种疾病是通过缩小提供患有临界氧气和营养素的血管的血管来定义，通常是由牌匾堵塞和炎症。但并非所有斑块都具有相同的构图，而心脏血管的堵塞会导致心脏病发作和心脏骤停，而不是所有带堵塞的区域都会产生血流问题。

研究人员检查了一种非侵入性方法，预测哪种堵塞需要手术干预（支架放置或旁路手术），并且可以在没有手术的情况下治疗。借助跨国公司研究团队，南卡罗来纳州医学大学研究员Akos Varga-Szemes，M.D.，Ph.D.和U.Joseph Schoepf，M.D.，用一部小说进行了验证研究人工智能（AI）程序将软件对先前记录的患者测量进行比较预测。

基线测量由当前接受的护理标准确定，该标准需要导管检查血管内部的流速。通过新的程序，Schoepf和Varga-Szemes旨在表征心脏船只的血液流动，无侵略地确定哪些患者是将其血管重新开放的患者以及单独留下的患者。

该研究分析了113例疑似CAD患者的数据，所述疑似CAD患者经历了非侵入性冠状动脉CT扫描除了侵入式导管插入血流，特别是称为分数流量储备（FFR）的数字。对于冠状动脉CT扫描，患者接受染料注射冠状动脉血管成像。对于导管插管，具有压力传感器的导管通过臂或腿中的容器插入心脏和靶阻塞，该程序携带所有不适和许多侵入性手术的风险。

编译的数据集用作标准基线，研究人员部署了AI软件基于三个主要冠状动脉（左前期下降动脉，左侧屈曲动脉和右冠状动脉）和分支动脉的CT数据进行预测。然后，它们比较数据集以确定软件的预测准确性。

该团队使用市售的软件vascucap，这是一个基于AI的系统，他们正在与Biotech公司举行开发。该软件看着心脏船只和斑块的冠状动脉CT图像，并确定斑块的化妆。该信息本身对临床医生有用，因为斑块的组成会影响血管的弹性和改变血流的风险 - 例如，具有大量脂质的脂肪斑更脆弱，更可能最终导致心脏病发作，而由钙组成的斑块更稳定，不太可能与心脏病发作相关。重要的是，软件的AI算法然后使用斑块组合物来估计通过该区域的血流。

“我们正在讨论的是一种人工智能算法，它可以学习堵塞的不同特征或不同组成部分，”varga - szeme说。“基于这些结果，它可以预测这是否会限制血液流动。”

该算法通过估计斑块的上游和下游的流速并确定差异来计算FFR。虽然这是通过导管化执行的相同测量，但是导管是一种坚硬的仪器，其需要被迫穿过血管到达和超越斑块。但由于斑块往往是脆弱的，不稳定，程序本身具有一些并发症的风险，如果可能的话，避免这种风险是优选的。

此外，该软件可以检查血流通过多个目标区域，并在没有导管插入的情况下向上和向上滑动血管。它还为临床医生提供整个心脏血管网络的地图，揭示了任何关注的领域并提供数字值以指示流速。

验证研究的结果表明，该软件运作良好，并提供了与导尿率获得的结果密切相关的结果，但没有侵入手术的风险和时间和成本的一小部分。

预测CAD封闭性无血迹的意义是对患者的重要消息，他们可能能够避免侵入导管插入症的不适和风险，同时仍在最小化心脏风险并接受所需的治疗。它还通过节省有价值的导管套件时间和成本，在仍然提供信息医生需要为患者选择最佳治疗计划的情况下，它也有利于临床医生和医院。

“有高风险的功能可以在CT上看到，帮助我们预测未来哪些患者更容易出现心脏病发作，无论血流当时都是什么样的，”Schoepf说。“所以，所以医生现在可以确定哪些患者现在需要他们的帮助，而且还需要哪些患者在治疗中需要更多的TLC，以防止心脏发作进一步下行。”

下一步将是使用更大的患者群体，并继续验证软件。如果一切顺利，临床医生可能很快有助于决定如何在不需要进行侵入性程序的情况下最佳地治疗患者。

研究人员发表了他们的研究国际心脏病学。