肺動脈高血圧における人工知能ベースの心拍

Bettia Celestin¹, Shadi P Bagherzadeh², Everton Santana²

¹Stanford University, Division of Cardiovascular Medicine, Department of Medicine, Palo Alto, CA; Stanford Cardiovascular Institute, Palo Alto, CA; Stanford Division of Pulmonary, Allergy and Critical Care Medicine, Department of Medicine, Stanford University, Palo Alto, CA.

Chest

|August 28, 2025

まとめ

肺高血圧 (PH) の評価において,深層学習 (DL) ワークフローは有望であり,臨床効率を向上させる可能性がある. ほとんどの測定は正確であったが,RV部分面積変化 (RVFAC) はさらなる調査を必要とする.

科学分野:

心臓病科
人工知能
医療用イメージング

背景:

肺高血圧 (PH) の評価にはエコーカルディオグラフィーが不可欠です.
手作業による解釈は時間がかかり,誤りやすい.
効率と正確さを高めるために自動化されたソリューションが必要です

研究の目的:

完全自動化されたディープラーニング (DL) ワークフローの信頼性を評価する.
DL解釈のバイアスと精度を,コア研究室の読み取り器と比較して決定する.
軽度のPHを識別する能力の評価

主な方法:

2つの研究部分:バイアス/精度評価と軽度のPHの差別化
中古 Us2.ai ソフトウェアバージョン 1.4.5 で,コアラボ (CL) リーダーは参照です.
症例対照および参照コホートには,ピーク三回転速度 (TRV) と右心房 (RV) 機能などのパラメータが含まれています.

主要な成果:

ピークTRV,RA領域,TAPSEの有意なバイアスはなく,RVFACは有意なバイアスを示した (11. 46%).
ほとんどの測定の精度は15%以下でした.
1つのコホートにおけるPH検出の曲線下の面積 (AUC) は,DLに対して0. 98,リファレルのコホートにおけるCLに対して0. 75であった.

結論:

自動化されたDLワークフローは,心拍検査におけるPH評価において有望である.
臨床実務の効率を高める可能性もあります
特にRVFACについては,さらなる検証が必要になる可能性があります.

キーワード:

ディープラーニングエコーカルディオグラフィー肺高血圧右心

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