初步数据显示，一种新型的基于人工智能（AI）的无创心脏压力监测设备可能成为射血分数降低的心力衰竭（HFrEF）患者侵入性监测的替代方案。这项新的观察数据由耶鲁·L·马克斯韦尔（Yael L. Maxwell）报道。
植入式肺动脉压力（PAP）传感器已被证明可以改善心力衰竭患者的最佳医疗护理，但这些设备通常成本高昂且需要侵入性手术。第一个此类设备，CardioMEMS系统（雅培），于2014年获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准，用于纽约心脏协会（NYHA）III级心力衰竭患者，这一批准基于CHAMPION试验的数据。2022年，该适应症扩展到包括NYHA II级心力衰竭或升高利钠肽水平的患者，这一扩展基于GUIDE-HF试验的证据。今年，Cordella肺动脉传感器（Endotronix；伊利诺伊州内珀维尔）也获得了FDA的批准，用于NYHA III级心力衰竭患者，这一批准得到了PROACTIVE-HF试验的支持。CardioMEMS和Cordella系统都是永久性植入物，分别放置在左肺动脉和右肺动脉中。
其他非侵入性方法，如患者问卷和“智能”体重秤，在预测住院方面也显示出潜力，但缺乏植入式传感器提供的具体血流动力学见解。最近，创新者开始转向外部传感器和贴片，结合人工智能，可以预测导致紧急住院的心力衰竭恶化。
加州大学旧金山分校的利维乌·克莱因博士（Liviu Klein, MD）在美国心脏协会2024年科学会议上展示了SEISMIC-HF I研究的结果。他解释说，向更少侵入性方法的转变伴随着一种越来越被认可的观点，即肺毛细血管楔压（PCWP）作为管理患者的血流动力学替代指标可能更有帮助，尤其是在有后毛细血管肺高血压的患者中。“非侵入性传感器技术和机器学习的进步实际上可以帮助我们在非侵入性方式下获得这些压力。”
该研究使用了Cardiosense公司（芝加哥，IL）的CardioTag传感器，这是一种长约一英寸半的传感器，通过两个标准电极固定在胸骨上。它内部可以检测地震心图、光电容积脉搏波和ECG数据，这些数据被输入机器学习算法，以估计PCWP并分类患者充血情况。
与右心导管检查的良好一致性
在这项研究中，克莱因及其同事在2023年7月至2024年6月期间，在美国15个地点招募了310名HFrEF患者（平均年龄61.1岁；62%为男性），他们计划接受右心导管检查（RHC）程序。同时收集了CardioTag和RHC压力追踪程序的数据，前者分为两组，一组用于开发（n=186），另一组用于验证测试（n=47）。
基线时，23%的患者NYHA分级为II级，57%为III级，16%为IV级。大多数患者有高血压（84%），32%有既往心肌梗死史，55%有冠状动脉疾病，46%有III-IV期慢性肾病，71%有高脂血症。指南指导下的药物治疗依从性较高，患者在LVEF类别0-20%、21-29%和30-40%之间分布较为均匀。
使用RHC，平均右房压为8.9 mm Hg，平均PAP为29.6 mm Hg，平均PCWP为18.1 mm Hg。在验证集模型中，该算法与RHC数据表现良好，平均差异为1.04 mm Hg（R=0.74），一致性的范围在-9.9至11.9 mm Hg之间。在按性别、种族、NYHA分级、体重指数、临床环境、高血压、二尖瓣反流、起搏器或房颤分层的亚组中未观察到差异。“这些结果为实现广泛的心脏血流动力学远程管理提供了重要一步，”克莱因说，但他也承认，需要进一步的工作来扩展这些发现，不仅限于临床环境，还包括其他血流动力学指标。
在会议讨论中，密歇根大学安娜堡分校的杰西卡·戈尔布斯博士（Jessica Golbus, MD）表示，CardioTag的表现与植入式CardioMEMS系统的性能相当。但她也提出了剩余的问题：“它能否预测临床结果，能否干预以改变这些临床结果？”此外，戈尔布斯希望看到其在各种表型中的表现评估，包括HFpEF患者。她还指出，我们需要在真实世界队列设置中评估其可用性和接受度，而不仅仅是受控的导管实验室。最后，我们需要长期的临床结果研究。
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