一项新的研究表明，由梅奥诊所（Mayo Clinic）和总部位于英国牛津的人工智能超声心动图公司Ultromics, Ltd.共同开发的一种人工智能（AI）模型，在筛查一种罕见且进行性的心脏衰竭类型——心脏淀粉样变性方面表现出极高的准确性。
研究人员来自梅奥诊所、Ultromics以及芝加哥大学医学中心（University of Chicago Medicine）和全球其他合作者，在一个大型多民族患者群体中验证并测试了该模型，并将其能力与其他心脏淀粉样变性的诊断方法进行了比较。他们的研究成果发表在《欧洲心脏杂志》（European Heart Journal），显示该AI模型具有高度准确性，灵敏度达85%（正确识别患病者的能力），特异性达93%（正确识别未患病者的能力）。仅使用一段超声心动图视频片段，该模型便能有效区分所有主要类型的心脏淀粉样变性，并将其与其他具有相似特征的疾病区分开来。
心脏淀粉样变性是一种威胁生命的疾病，其特征是一种称为淀粉样蛋白的异常蛋白质在心脏中积累，导致心脏僵硬和功能受损。由于症状和影像学特征可能与其他心脏疾病相似，这种病常常被漏诊。然而，早期诊断至关重要，因为现在已有新的药物疗法可以减缓或阻止疾病的进展。“不幸的是，心脏淀粉样变性的诊断往往具有挑战性，因为在没有大量繁琐检测的情况下很难将其与其他心脏问题区分开来。” 芝加哥大学医学中心心脏病专家杰里米·斯利夫尼克（Jeremy Slivnick）医生解释说。
这项工作建立在梅奥诊所和Ultromics此前开发用于检测射血分数保留型心力衰竭（HFpEF）的AI超声心动图模型的经验基础之上，后者于2022年获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准。HFpEF是一种常见的心力衰竭类型，与高发病率和死亡率相关，但诊断难度较大。据估计，约有15%的HFpEF患者同时患有心脏淀粉样变性。
“这一AI模型是一项突破性工具，可以帮助我们更早地识别患者，从而让他们能够接受所需的治疗。” 梅奥诊所心脏病专家、前梅奥诊所罗切斯特分院超声心动图实验室主任帕特里夏·佩利卡（Patricia Pellikka）医生说道，“我们发现，AI的表现优于传统的临床和经胸超声心动图筛查方法，为临床医生提供了更强有力的依据来决定是否需要进一步确认检查。心脏淀粉样变性已有新疗法可用，但如果能在疾病早期阶段施以治疗，效果最佳。” 佩利卡医生是本研究的高级作者。
目前，这款用于检测心脏淀粉样变性的人工智能模型已获得FDA批准，并正在美国多个医疗中心投入使用。佩利卡医生表示她期待将这项技术应用于梅奥诊所的临床实践。“这种AI模型提供了一种实用的解决方案，” 斯利夫尼克补充道，“因为它能自动分析常见的超声心动图视角，因此可以在不影响诊断准确性的前提下轻松融入日常临床实践中。”
这项研究部分得到了Ultromics提供的资助，而佩利卡医生则担任梅奥诊所心血管疾病临床研究领域的Betty Knight Scripps-George M. Gura, Jr., M.D.教授职位。梅奥诊所在这项技术上拥有财务利益，并计划将由此获得的任何收入用于支持其非营利使命，包括患者护理、教育和研究。