许多障碍阻碍了间质性肺病(ILD)患者中肺高血压(PH)的检测和评估,但创新思维和人工智能(AI)可能很快会改善这一局面。根据发表在《欧洲呼吸评论》上的一项全面文献综述,目前没有单一的无创测试能够准确检测和诊断ILD患者的肺高血压(PH)。这突显了对更好诊断工具的需求。未被发现和未经治疗的PH与更高的发病率和死亡率相关。
肺疾病模型 | 图片来源:Cutie - stock.adobe.com
应用人工智能(AI)可能会导致更广泛接受的诊断算法,随着时间的推移,可以提供更及时的PH诊断,从而改善临床结果。当前作者写道,已有两个特定模型显示出进一步研究和临床应用的前景。
综述概览
研究团队的文献搜索揭示了38篇关于无创诊断方式和预测模型的文章,这些文章旨在检测ILD患者的PH。目前,利用多普勒超声心动图估计的右心室收缩压(RVSP)仍然是最具有预测性的因素。其他间接的超声心动图标记可以增加诊断准确性。然而,由于许多患者的肺部疾病严重,视图质量较差,这意味着RVSP难以估计。“大多数现有的综合评分,包括从胸部CT、肺功能测试和心肺运动测试中获得的变量,都是从回顾性研究中得出的,缺乏外部队列的验证,”研究人员写道。
当前和未来的发展
在最佳情况下,ILD患者的PH可以在早期得到确认,并开始吸入曲前列环素(Tyvaso),或参加评估靶向血管治疗的临床试验。然而,这种确认往往发生得太晚,这并不令人惊讶,因为PH的症状不具体,常规诊断方式和可用的多参数模型存在局限性。在临床实践中,多普勒经胸超声心动图是识别疑似PH患者的常规筛查工具,伴随肺功能测试、胸部CT和六分钟步行试验(6MWT)。尽管已提出一些无创的多参数诊断模型和单变量标记,但没有一个在临床上广泛应用。
这些模型和标记的诊断准确性目前仍不理想,方法学上的限制使它们无法广泛使用,需要进一步研究,作者指出。两个已开发的无创评分模型——也是唯一在第二队列中得到验证的模型——由于方法学上的限制,不具备普遍适用性。尽管如此,作者认为,这些模型的使用可以帮助医生更早地检测到PH。
第一个模型基于易于获得的功能参数——用力肺活量除以一氧化碳弥散能力(FVC/DLCO)、6MWT期间记录的最低氧饱和度、种族和6MWT距离——形成了FORD这个缩写。研究者表示:“FORD模型可能被广泛用于筛查所有IPF患者是否存在轻度PH。”
FORD模型在一大群轻至中度特发性肺纤维化(IPF)患者中显示出中等的诊断准确性(曲线下面积[AUC],0.75),但在验证队列中准确性较低(AUC,0.69)。其中一个解释是验证队列包括了重度IPF患者,这些患者正在接受肺移植评估,大多数无创功能参数已经受损。“大多数标记物不是PH特异性的,因此该模型检测PH的诊断准确性有限,”作者假设。
第二个模型基于逐步方法,仅包括超声心动图变量;RVSP是首先评估的参数。它在两个队列中的诊断准确性较高(AUC,>0.8)。“然而,该评分的目标是在ILD患者中识别严重的PH,因此在检测轻度或中度PH方面不够敏感,”研究团队解释道。因此,它可能最适合在超声心动图是专长的设施中使用,特别是在怀疑严重PH的情况下。
参考文献
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