Segmentálne hodnotenie pohyblivosti steny ľavej komory s pomocou AI

Segmentálne hodnotenie pohyblivosti steny ľavej komory: Význam, subjektivita, efektívnosť a využitie umelej inteligencie

Segmentálne hodnotenie pohyblivosti steny ľavej komory (WMS) je kľúčovou diagnostickou technikou, ktorá poskytuje cenné informácie o regionálnej funkcii srdcového svalu. Táto technika odhaľuje oblasti myokardu, ktoré nefungujú optimálne, čo je zásadné pre diagnostiku pacientov s infarktom myokardu alebo inými srdcovými ochoreniami.

 

Prečo sa robí automatické segmentovanie wall motion scoring (WMS)? 🫀

Hlavným cieľom WMS je odhaliť poruchy kontrakcie jednotlivých segmentov ľavej komory, čo je nevyhnutné pri diagnóze ischemických srdcových ochorení a ich manažmente. Tento prístup umožňuje presné hodnotenie závažnosti poškodenia myokardu, čo je dôležité pre lepšie liečebné rozhodnutia. Štúdie ukázali, že WMSI (index skórovania pohyblivosti steny) je silnejším prognostickým faktorom ako ejekčná frakcia pri predikcii mortality pacientov so srdcovými ochoreniami, najmä u pacientov s akútnym infarktom myokardu (Jurado-Román et al., 2019).

Subjektivita hodnotenia a variabilita 👨‍⚕️👩‍⚕️

Jedným z hlavných problémov tradičného hodnotenia WMS je jeho subjektivita.

Výsledky hodnotenia sa môžu líšiť medzi rôznymi odborníkmi, pričom variabilita medzi hodnotiteľmi môže dosiahnuť až 27 % (Chaitman et al., 1975). V dôsledku toho sa hľadajú riešenia na zníženie tejto variability, najmä prostredníctvom automatizovaných nástrojov založených na umelej inteligencii (AI).

Využitie umelej inteligencie (AI) a Auto SWM 💻

Spoločnosť Philips vyvinula aplikáciu Auto Segmental Wall Motion Scoring (Auto SWM), ktorá je prvým svojho druhu a pomáha doktorom hodnotiť segmentálnu pohyblivosť ľavej komory pomocou umelej inteligencie. Auto SWM je súčasťou aplikácie 2D Auto LV, ktorá automaticky navrhuje skóre pohyblivosti pre jednotlivé segmenty srdca. Tento AI nástroj bol vyškolený na základe 735 klinických echokardiografických vyšetrení, pričom výsledky boli preskúmané a potvrdené certifikovanými kardiológmi.

Auto SWM klasifikuje každý segment ľavej komory na základe troch parametrov: rýchlosť, posun a deformácia (strain). Tieto vlastnosti sa používajú na klasifikáciu segmentov do kategórií ako normálne, hypokinetické alebo akinetické. Validácia tohto systému ukázala, že AI nástroj dosahuje presnosť porovnateľnú s ľudskými odborníkmi, pričom oblasť pod krivkou (AUC) dosiahla hodnotu 0,79, čo potvrdzuje vysokú spoľahlivosť metódy .

Štatistická významnosť a presnosť 📊

AI nástroje ako Auto SWM výrazne zlepšujú presnosť segmentálneho hodnotenia pohyblivosti steny. Štúdie ukázali, že korelácia medzi manuálnym a automatizovaným skórovaním WMSI dosiahla hodnotu 0,85, čo naznačuje vysokú presnosť automatizovaných metód. Okrem toho, Auto SWM dosiahlo senzitivitu 0,74 a špecificitu 0,85, čo potvrdzuje jeho klinickú použiteľnosť pri detekcii abnormalít .

Časová náročnosť ⏳

Zatiaľ čo tradičné hodnotenie WMS môže trvať niekoľko desiatok minút, automatizované riešenia ako Auto SWM výrazne skracujú tento čas. Auto SWM je schopné vykonať hodnotenie za zlomok času v porovnaní s manuálnym hodnotením, pričom doktori majú možnosť manuálne upraviť automatizované výsledky, ak sa líšia od ich názoru. To poskytuje flexibilitu a zároveň zvyšuje efektivitu práce lekárov.

Záver 🎯

Segmentálne hodnotenie pohyblivosti steny ľavej komory je nevyhnutné pre diagnostiku a manažment pacientov so srdcovými ochoreniami. Inovatívne nástroje ako Auto SWM od spoločnosti Philips ponúkajú doktorom rýchle, presné a konzistentné hodnotenie.

Vďaka využitiu umelej inteligencie sa výrazne znižuje časová náročnosť a subjektivita hodnotenia, čím sa zlepšuje celková efektivita a presnosť klinického rozhodovania.

Štúdia potvrdzujúca vysokú úspešnosť AI pri hodnotení

Aplikáciu AutoSWM  Vám radi ukážeme na Vašom pracovisku, je dostupná u prístrojoch EPIQ CVx  a Affiniti CVx