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Updated: Jul 13, 2026

11:21
Robotic Ablation of Atrial Fibrillation
Published on: May 29, 2015
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使用3D人工智能模块集成与心内心声谱的心房移除
Fengwei Zou1, Sarah Xu1, Sanjana Nagraj1
1Montefiore Einstein Center for Heart & Vascular Care, Bronx, NY, USA, 10467.
概括
与标准EAM相比,AI FAM显著减少了心房移除的手术时间. 这种深度学习工具提供了程序优势,而不会影响长期的安全性或有效性.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 医疗技术 医疗技术 医学技术
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 基于心内回声 (ICE) 的心内回声 (ICE) 基于电解剖学绘图 (EAM) 是心房动 (AF) 的标准.
- CARTOSOUND FAM (AI FAM) 模块使用深度学习自动化左心房重建,消除了手动轮.
研究的目的:
- 为了评估AI FAM在AF切除中与标准EAM相比,AI FAM的一年结果.
- 评估AI FAM的程序效率和长期疗效.
主要方法:
- 一项对298名接受射频AF切除的患者进行比较研究 (2021年1月至2023年12月).
- 2023年1月之前的患者使用标准EAM;2023年患者使用基于AI FAM的重建.
- 分析包括人口统计,程序数据,急性成功,并发症和一年的AF复发.
主要成果:
- 人工智能FAM (115名患者) 与EAM (183名患者) 显示了可比的基线特征.
- 人工智能FAM显著减少了平均总手术时间 (122.5分 vs. 129.0分) 和左心房停留时间 (78.3分 vs. 87.5分).
- 急性成功率相似 (98.3%对98.9%),AI FAM组的并发症较少 (1对4). 一年后的AF复发率是可比的 (80.0%和81.4%).
结论:
- AI FAM提供了显著的程序优势,减少了程序和LA停留时间.
- AI FAM不会影响急性或长期的安全性和节律控制有效性.
- 将AI FAM与PFA集成,可以实现更简单的AF切除程序.

