Выявление сердечного амилоидоза по одному эхокардиографическому видеоклипу: новый инструмент скрининга на основе искусственного интеллекта

Актуальность и цель.

Точная дифференциация сердечного амилоидоза (СА) от фенотипически схожих состояний остается сложной задачей при использовании существующих клинических и эхокардиографических методов. Была оценена точность нового алгоритма скрининга на основе искусственного интеллекта (ИИ) для выявления СА по данным эхокардиографии.

Методы.

На основе многоцентрового мультиэтнического набора данных (n = 2612, 52% СА) была обучена сверточная нейронная сеть для дифференциации СА от фенотипического контроля с использованием трансторакальных видеоклипов в верхушечной четырехкамерной позиции. Внешняя валидация была проведена глобально в 18 центрах, включая 597 случаев СА и 2122 контроля. Классификационная точность оценивалась на всей совокупности данных внешней валидации, а также были проведены анализы подгрупп: среди пациентов, направленных на сцинтиграфию с технецием пирофосфатом, и среди лиц, сопоставленных по возрасту, полу и толщине стенки. Точность модели также сравнивали с шкалой транстиретинового СА и шкалой повышенной толщины стенки в подгруппе пожилых пациентов с сердечной недостаточностью с сохраненной фракцией выброса и повышенной толщиной стенки.

Результаты.

Пациенты с сердечным амилоидозом и контрольная группа имели схожий возраст, пол, расу и сопутствующие заболевания. После исключения неопределенных прогнозов ИИ (13%) дискриминационная способность и классификация модели были превосходными для всей совокупности данных внешней валидации [площадь под ROC-кривой (AUC) 0,93, чувствительность 85%, специфичность 93%], независимо от подтипа СА (чувствительность: легкие цепи = 84%, дикий тип транстиретина = 85%, наследственный транстиретин = 86%). Результаты сохранялись в анализе подгрупп у пациентов, направленных на сцинтиграфию с технецием пирофосфатом (AUC 0,86, чувствительность 77%, специфичность 86%) и у сопоставленных пациентов (AUC 0,92, чувствительность 84%, специфичность 91%). Модель ИИ (AUC 0,93) также превзошла шкалу транстиретинового СА (AUC 0,73) и шкалу повышенной толщины стенки (AUC 0,80).

Выводы.

Данная модель скрининга на основе ИИ — использующая только верхушечную четырехкамерную позицию — эффективно дифференцировала СА от других причин повышенной толщины стенки левого желудочка.

По материалам: European Heart Journal, Volume 46, Issue 40, 21 October 2025, Pages 4090–4101, https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaf387

Источник: doi.org

Комментарии: