Количественный анализ коронарных бляшек и гемодинамики с помощью искусственного интеллекта для прогнозирования острого коронарного синдрома

Актуальность.

Прогнозирование риска развития острого коронарного синдрома (ОКС) на уровне поражения требует более точной характеристики.

Цель.

Цель данного исследования - изучить дополнительные возможности количественного анализа коронарных бляшек и гемодинамики с использованием искусственного интеллекта (AI-QCPHA).

Методы.

Среди пациентов с ОКС, которым была проведена коронарная компьютерная томографическая ангиография (КТА) за период от 1 месяца до 3 лет до события ОКС, на основании инвазивной коронарной ангиографии выявлялись инфаркт-зависимые и неосновные поражения на коронарной КТА. Первичной конечной точкой была предсказуемость моделей риска поражения, виновных в ОКС. Эталонная модель включала систему отчетности и данных по ишемической болезни сердца, стандартизированную классификацию тяжести стеноза и бляшек высокого риска, определяемых как поражения с ?2 неблагоприятными характеристиками бляшек. Новая модель прогнозирования представляла собой эталонную модель плюс функции AI-QCPHA, выбранные путем иерархической кластеризации и получения информации в когорте вывода. Эффективность модели оценивалась в когорте валидации.

Результаты.

Среди 351 пациента (возраст: 65,9 ± 11,7 лет) с 2088 некульминационными и 363 кульминационными поражениями средний интервал от КТА коронарных сосудов до развития ОКС составил 375 дней (Q1-Q3: 95-645 дней), а у 223 пациентов (63,5%) был выявлен инфаркт миокарда. В производной когорте (n = 243) лучшими характеристиками AI-QCPHA были фракционный резерв кровотока по всему поражению, бремя бляшек, общий объем бляшек, объем бляшек с низкой степенью атенуации и усредненный процент общего миокардиального кровотока. Добавление характеристик AI-QCPHA показало более высокую предсказуемость по сравнению с эталонной моделью в валидационной когорте (n = 108) (AUC: 0,84 против 0,78; P < 0,001). Аддитивная ценность признаков AI-QCPHA была постоянной в различных временных точках коронарной КТА.

Выводы.

Количественная оценка бляшек и гемодинамики с помощью искусственного интеллекта улучшила прогнозирование виновных поражений при ОКС по сравнению с обычным анализом коронарной КТА.

По материалам: Koo, B, Yang, S, Jung, J. et al. Artificial Intelligence–Enabled Quantitative Coronary Plaque and Hemodynamic Analysis for Predicting Acute Coronary Syndrome. J Am Coll Cardiol Img. 2024 Sep, 2024 Sep, 17 (9) 1062–1076, https://www.jacc.org/doi/abs/10.1016/j.jcmg.2024.03.015

Источник: www.jacc.org

Комментарии: