中國香港中文大學(xué)威爾士親王醫(yī)院的研究團隊在今年美國心臟病學(xué)會ACC年會上發(fā)布了一項重要研究成果：成功開發(fā)并驗證了一種基于深度學(xué)習(xí)的AI工作流程，用于精確評估三尖瓣反流(TR)的嚴重程度，該研究有望提高臨床診斷的一致性和患者預(yù)后。
三尖瓣反流的嚴重程度評估在經(jīng)胸超聲心動圖(TTE)檢查中一直具有挑戰(zhàn)性。自動化工具的開發(fā)為臨床實踐中診斷和量化三尖瓣反流可以提供顯著優(yōu)勢。該研究旨在通過整合多種超聲心動圖參數(shù)，開發(fā)一種自動化的AI工作流程，提高診斷的一致性和患者預(yù)后。
研究團隊使用三個大型TTE數(shù)據(jù)庫(約1600名患者)開發(fā)了AI算法，并在香港威爾士親王醫(yī)院的642名患者的獨立隊列中進行驗證，其中159名無TR，186名輕度TR，137名中度TR，以及160名重度TR患者。以超聲心動圖專家確定的TR嚴重程度作為參考標(biāo)準。
這套AI系統(tǒng)實際上包含了六個不同的深度學(xué)習(xí)模型，它們共同工作來評估三尖瓣反流的嚴重程度：
五個專門測量模型：這些模型各自負責(zé)從超聲心動圖圖像中測量不同的醫(yī)學(xué)參數(shù)，包括：
縮窄部寬度(VCW)：測量反流血液通過的最窄部位寬度
TR噴射區(qū)域：測量反流血液在心臟內(nèi)形成的噴射區(qū)域大小
PISA半徑：近端等速表面積的半徑，用于計算反流量
有效反流口面積(EROA)：實際反流口的面積大小
連續(xù)波TR速度(CWTrV)：測量反流血液的速度
圖像來源：上述五個模型使用兩種標(biāo)準的超聲心動圖視圖來獲取這些測量數(shù)據(jù)：
心尖四腔彩色多普勒(A4C CD)視圖：從心尖部位看到的四個心腔的彩色血流圖像
右心室流入彩色多普勒(RV inflow CD)視圖：專門觀察血液流入右心室的彩色血流圖像
整體預(yù)測模型：第六個模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)技術(shù)，它不只看單一圖像，而是分析整個超聲心動圖視頻序列，直接預(yù)測三尖瓣反流的嚴重程度。
這些模型的輸出整合為多參數(shù)TR分級系統(tǒng)，每個參數(shù)被賦予嚴重程度評分和權(quán)重，加權(quán)總和被標(biāo)準化為0到1的量表。
研究結(jié)果
AI成功分析了97.7%的病例，平均處理時間為每例80秒。模型在分級所有TR嚴重程度水平上達到了0.72的總體準確率，這一結(jié)果證實了AI多模型結(jié)合的方法比單一評估方法更全面可靠。
在區(qū)分顯著性TR(中度或重度)和非顯著性TR(無或輕度)方面，該模型表現(xiàn)出更出色：
準確率：0.91(95%CI：0.88-0.94)
敏感性：0.93(95%CI：0.90-0.96)
特異性：0.90(95%CI：0.85-0.92)
基于AI的多參數(shù)工作流程能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確和可靠的TR嚴重程度評估，通過標(biāo)準化TTE評估，它可以改進診斷、風(fēng)險分層和治療計劃，最終提升患者診療質(zhì)量。
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