Corvista Health的机器学习算法可以非侵入性地准确诊断肺动脉高压（PH），通过评估平均肺动脉压（mPAP）的升高来实现。这项研究表明，该系统在医疗预约期间进行的操作可在五分钟内完成，并且患者可以在同一就诊中获得结果。该系统使用算法来检测特定疾病的迹象，从而能够诊断冠状动脉疾病和肺动脉高压。
Corvista Health执行副总裁兼首席科学官Charles R. Bridges博士在公司新闻稿中表示：“CorVista系统可以作为一线诊断工具，改变我们对肺动脉高压的诊断方法。现在已有高效的新型治疗方案可用于大多数肺动脉高压患者，因此早期诊断变得至关重要。”
这些结果在《欧洲呼吸杂志开放研究》上发表的研究“临床验证一种基于机器学习的点护理系统以识别肺动脉高压”中进行了描述。
肺动脉高压的特点是肺动脉中的血压升高，导致心脏右心室需要更加努力地泵血，最终可能导致右心衰竭。目前，肺动脉高压主要通过右心导管插入术进行诊断，这是一种侵入性手术，用于测量肺动脉中的血压和心脏泵血能力。经胸超声心动图是一种非侵入性成像技术，也可用于估计肺动脉压力并评估右心功能，但其在诊断肺动脉高压方面存在显著局限性。
Bridges博士说：“肺动脉高压仍然被严重低估，从症状出现到准确诊断的平均时间为两年半——通常是在疾病进展已经影响预后之后。”
这项现已发表的研究评估了Corvista系统在462名参与者中的准确性，这些参与者来自IDENTIFY-PH研究（NCT04031989）和IDENTIFY研究（NCT03864081）。由于这个数据集独立于开发算法时使用的数据集，因此结果支持该系统的“实际应用性和通用性”。
该测试的敏感性（即检测肺动脉高压的能力）在315名平均肺动脉压为21毫米汞柱或更高的患者中进行了评估。其中，239名患者的平均肺动脉压为25毫米汞柱或更高。该算法的特异性（即正确识别没有肺动脉高压的人的能力）在147名通过超声心动图被认为肺动脉高压风险非常低的患者中进行了评估。
在平均肺动脉压为25毫米汞柱或更高的患者中，该算法的特异性为92%，敏感性为82%。此外，在平均肺动脉压至少为21毫米汞柱的患者中，该算法的特异性为92%，敏感性为78%。准确性也很高，在25毫米汞柱阈值下达到95%，在21毫米汞柱阈值下达到93%。
该算法在检测前毛细血管肺动脉高压或肺动脉高压（由肺动脉狭窄引起）以及后毛细血管肺动脉高压（由左心疾病引起）的患者中表现出相似的性能。它还能够正确识别同时患有前毛细血管和后毛细血管肺动脉高压的患者。
在性别、年龄、体重指数以及某些共存疾病（包括高血压和慢性阻塞性肺病）方面，该算法的准确性没有显著差异。
去年，Corvista系统的肺动脉高压适应症获得了美国食品药品监督管理局（FDA）的批准。2022年，该设备获得了FDA突破性设备认定，旨在加速系统的开发和潜在批准，以帮助诊断肺动脉高压。
研究人员写道：“该系统满足了对非应激、非侵入性的一线肺动脉高压测试的需求，为患者、医生和整个医疗系统带来了巨大的好处。”
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