中國(guó)香港中文大學(xué)威爾士親王醫(yī)院的研究團(tuán)隊(duì)在今年美國(guó)心臟病學(xué)會(huì)ACC年會(huì)上發(fā)布了一項(xiàng)重要研究成果：成功開(kāi)發(fā)并驗(yàn)證了一種基于深度學(xué)習(xí)的AI工作流程，用于精確評(píng)估三尖瓣反流(TR)的嚴(yán)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(yán)重程度評(píng)估在經(jīng)胸超聲心動(dòng)圖(TTE)檢查中一直具有挑戰(zhàn)性。自動(dòng)化工具的開(kāi)發(fā)為臨床實(shí)踐中診斷和量化三尖瓣反流可以提供顯著優(yōu)勢(shì)。該研究旨在通過(guò)整合多種超聲心動(dòng)圖參數(shù)，開(kāi)發(fā)一種自動(dòng)化的AI工作流程，提高診斷的一致性和患者預(yù)后。

研究團(tuán)隊(duì)使用三個(gè)大型TTE數(shù)據(jù)庫(kù)(約1600名患者)開(kāi)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(dú)立隊(duì)列中進(jìn)行驗(yàn)證，其中159名無(wú)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(dòng)圖專(zhuān)家確定的TR嚴(yán)重程度作為參考標(biāo)準(zhǔn)。

這套AI系統(tǒng)實(shí)際上包含了六個(gè)不同的深度學(xué)習(xí)模型，它們共同工作來(lái)評(píng)估三尖瓣反流的嚴(yán)重程度：

1. 五個(gè)專(zhuān)門(mén)測(cè)量模型：這些模型各自負(fù)責(zé)從超聲心動(dòng)圖圖像中測(cè)量不同的醫(yī)學(xué)參數(shù)，包括：

• 縮窄部寬度(VCW)：測(cè)量反流血液通過(guò)的最窄部位寬度

• TR噴射區(qū)域：測(cè)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(jì)算反流量

• 有效反流口面積(EROA)：實(shí)際反流口的面積大小

• 連續(xù)波TR速度(CWTrV)：測(cè)量反流血液的速度

圖像來(lái)源：上述五個(gè)模型使用兩種標(biāo)準(zhǔn)的超聲心動(dòng)圖視圖來(lái)獲取這些測(cè)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(gè)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(zhuān)門(mén)觀察血液流入右心室的彩色血流圖像

整體預(yù)測(cè)模型：第六個(gè)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(gè)超聲心動(dòng)圖視頻序列，直接預(yù)測(cè)三尖瓣反流的嚴(yán)重程度。

這些模型的輸出整合為多參數(shù)TR分級(jí)系統(tǒng)，每個(gè)參數(shù)被賦予嚴(yán)重程度評(píng)分和權(quán)重，加權(quán)總和被標(biāo)準(zhǔn)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(shí)間為每例80秒。模型在分級(jí)所有TR嚴(yán)重程度水平上達(dá)到了0.72的總體準(zhǔn)確率，這一結(jié)果證實(shí)了AI多模型結(jié)合的方法比單一評(píng)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(wú)或輕度)方面，該模型表現(xiàn)出更出色：

• 準(zhǔn)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(zhǔn)確和可靠的TR嚴(yán)重程度評(píng)估，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化TTE評(píng)估，它可以改進(jìn)診斷、風(fēng)險(xiǎn)分層和治療計(jì)劃，最終提升患者診療質(zhì)量。

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