Искусственный интеллект в оценке ремоделирования сердца: от моделей к клинической интеграции

Краткое содержание

В этом обзоре рассматривается, как искусственный интеллект трансформирует оценку ремоделирования сердца в структурных, функциональных и электрофизиологических областях, а также обсуждается путь к его клинической интеграции.

Аннотация

Искусственный интеллект (ИИ) всё чаще применяется для оценки ремоделирования сердца в структурных, функциональных и электрофизиологических областях. В структурном ремоделировании ИИ поддерживает автоматизированную сегментацию камер, объемную количественную оценку, характеристику тканей и идентификацию подтипов ремоделирования по данным визуализации. В функциональной оценке ИИ улучшает измерение функции желудочков, деформации и параметров гемодинамики, а также способствует выявлению субклинической дисфункции и продольному мониторингу динамических изменений. В электрофизиологическом ремоделировании ИИ облегчает анализ электрокардиографических сигналов, изображений электрокардиограммы (ЭКГ) и данных оптического картирования для выявления скрытых нарушений проводимости, оценки риска аритмии и поддержки механистической интерпретации. Мультимодальное слияние данных дополнительно повышает оценку риска за счёт интеграции визуализации, электрокардиографии и клинической информации. В этой статье рассматривается текущее состояние применений ИИ в ремоделировании сердца и рассматривается, как эти технологии позволяют проводить более комплексные, персонализированные оценки, переходя от однопараметрической оценки к многомерному прогнозированию. Кроме того, мы обсуждаем ключевые проблемы и ограничения, которые необходимо решить для реализации этого потенциала, а также возможные решения и будущие направления развития отрасли.

Введение

Ремоделирование сердца — это адаптивный патофизиологический ответ, который следует за первоначальным повреждением миокарда, вызванным такими состояниями, как инфаркт миокарда. Его отличительные черты включают прогрессивные изменения геометрии камеры, состава тканей, систолической и диастолической функций, а также электрофизиологических свойств¹. Если не остановиться, ремоделирование может перейти в декомпенсацию и привести к сердечной недостаточности (HF⁾². Процесс включает изменения на нескольких уровнях, включая регуляцию генов, молекулярную сигнализацию, клеточное поведение и микроокружение тканей. Недавние исследования показывают, что ремоделирование сердца и хроническая HF сохраняют потенциал частичного^{обращения 2}. Например, долгосрочная механическая поддержка кровообращения может способствовать обратному моделированию, обеспечивая разгрузку желудочков и поддержку гемодинамики. Точная оценка ремоделирования имеет решающее значение для исследований сердечно-сосудистых заболеваний, точного стадирования заболевания, индивидуального планирования лечения и прогностической стратификации.

Несмотря на значительный прогресс исследований, оптимизация диагностики, лечения и оценки прогноза остаётся сложной задачей. Основные пути заболевания по своей природе сложны и разнородны. По мере распространения интервенционной терапии структурных заболеваний сердца и старения популяций возрастает клиническая потребность в многомерной, точной оценке ремоделирования сердца³. Современные традиционные методы оценки, однако, сильно зависят от опыта оператора, опираются на узкий набор извлечённых параметров и демонстрируют вариабельность измерений, поэтому не могут удовлетворить требования прецизионной^{медицины 4,5}.

ИИ — это отрасль информатики, которая стремится подражать человеческому мышлению, обучению и представлению знаний. Важным подходом ИИ в кардиологии является машинное обучение (ML), которое использует алгоритмы для извлечения закономерностей из данных и генерации прогнозов. Глубокое обучение (DL) — это подмножество машинного обучения, использующее многоуровневые нейронные сети для моделирования сложных паттернов. Приближая к работе человеческого мозга, DL позволяет автоматизировать интерпретацию изображений и выполнять другие сложные^{задачи 6}. ИИ, основанный на данных, охватывает ряд парадигм машинного обучения, включая модели обучения с надзираемым, полусупервизированным, неконтролируемым и подкреплённым обучением. Интегрируя многоисточниковые гетерогенные данные со сложными алгоритмическими^{моделями 7}, ИИ предлагает новую парадигму для преодоления узких мест при оценке ремоделирования сердца. С автоматизированным^{анализом 8}, высокой точностью^{измерений 9} и возможностями быстрой обработки данных¹⁰ он смещает диагностику и лечение сердечно-сосудистых заболеваний с ориентированных на опыт на основанные на данных подходах и предоставляет новые решения для многомерной оценки кардиологического ремоделирования.

Предыдущие обзоры оценки ремоделирования сердца с помощью ИИ обычно сосредотачивались на конкретных методах или отдельных аспектах применения. Таким образом, им не хватает интегрированного подхода, охватывающего структурные, функциональные и электрофизиологические аспекты. Они также предложили ограниченное обсуждение роли ИИ в раннем предупреждении и долгосрочном управлении.

Этот обзор направлен на предоставление более интегрированного взгляда двумя способами. Во-первых, мы систематически суммироваем достижения в оценке ИИ по трём измерениям — структурному, функциональному и электрофизиологическому ремоделированию — и объясняем, как эти измерения совместно освещают сложные механизмы ремоделирования сердца. Во-вторых, мы сосредотачиваемся на том, как мультимодальное слияние данных на основе ИИ может поддерживать клинические пути от раннего выявления до прогностического управления. Мы надеемся, что эта интегрированная структура направит область к более системным и клинически применимым подходам.