葡萄牙里斯本——新数据显示，使用基于人工智能（AI）的CT来筛查经导管二尖瓣置换术（TMVR）患者与使用传统的核心实验室方法一样可靠。
德国汉堡大学心脏和血管中心的医学博士Martin Beyer在欧洲心胸外科协会2024年会议上介绍了这一研究结果，并告诉TCTMD，在临床中使用基于AI的CT筛查可以节省时间和资源。
他解释说，接受TMVR评估的患者往往疾病负担较重，具有二尖瓣环钙化和先前瓣膜介入等具有挑战性的特征，这使得术前所需的测量变得棘手。事实上，在过去5年进行的研究中，筛查失败率一直“很高”，在60%至89%之间。
Beyer在报告中说：“广泛的CT分析和高筛查失败率阻碍了TMVR的更广泛应用，导致了耗时和资源密集型的筛查。”他补充说，从研究的角度来看，基于AI的CT分析也有助于增加临床试验的入组人数。
软件辅助分析与人工分析
该研究纳入了在德国和瑞士的四个大容量中心之一接受Tendyne（雅培）TMVR筛查的181名患者。对患有严重二尖瓣反流患者的心脏计算机断层血管造影（CCTA）扫描，既采用了传统的手动核心实验室CT分析，也采用了全自动的基于AI的方法。使用名为快速资格检查的新型工具的AI软件（LARALAB），基于若干测量，在约15 - 20分钟内将TMVR分为可行、可能可行/需要进一步分析和不可行。
Beyer和同事们发现，通过AI或传统方法分析的所有参数都“非常一致”。这些参数包括二尖瓣环周长、连合间距离、隔侧直径和最小收缩末期左心室流出道面积。
与手动方法相比，CT - AI的灵敏度为91.6％，特异性为94.2％，假阴性率为8％，假阳性率为6％。
Beyer说：“总的来说，真的非常有希望，结果真的不错。”他指出，AI评估仅限于衡量解剖学上的适用性，患者仍可能因其他临床因素而不符合条件。此外，到目前为止，它仅针对核心实验室筛查方法进行了验证，尚未在现实世界的临床环境中验证其性能。
担任会议主持人的德国洪堡萨尔兰大学医学中心的医学博士、哲学博士Arnaud Van Linden表示，他将相同的软件用于A型主动脉夹层筛查，因此可能存在偏见。即便如此，他预测：“我非常确定这将是CT成像甚至超声成像或其他任何帮助解读图像和筛查患者的未来。”
Van Linden对TCTMD表示，他看到的这个软件的结果“真的很惊人”，特别是因为基于AI的系统可以在任何时间、任何地点访问。他说，一旦获得监管部门的批准，该工具“差不多”就可以在临床实践中使用。由于该技术基于云，报销是一个问题，“但从技术角度来看，我们明天就可以开始实施。”
鉴于对数据安全的日益关注，Van Linden也承认需要良好的IT支持，不过他指出这一挑战并非该特定AI产品所独有。
