心力衰竭的计算超声心动图：实验台还是床旁？

《Heart Failure Clinics》：Computational Echocardiography for Heart Failure: Bench or Bedside?

　　## 章节摘要### 关键点- 计算超声心动图利用人工智能（AI）在心力衰竭（HF）的经胸超声心动图中实现测量、解读和风险分层的自动化。- 左心室射血分数的自动测量和射血分数降低型心力衰竭的检出是相对成熟的工具，已在临床实践中进行评估。- 用于诊断和分型射血分数保留型心力衰竭的人工智能应用仍处于探索阶段。### 人工智能方法概述人工智能是计算机科学的一个分支，专注于能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的系统。机器学习是人工智能的一个子集，其中的模型从数据中学习模式，而不是被显式编程。深度学习是机器学习的一个子集，使用多层神经网络，尤其适用于超声图像和视频分析，而传统机器学习则常用于表格测量数据和临床变量。### 人工智能作为图像采集过程中的导航和质量控制助手超声心动图在心衰评估中的一个主要局限是图像采集过程中对操作者的高度依赖。不佳的切面会降低诊断信心，并可能为用于分型和纵向随访的测量引入系统误差。因此，许多AI系统针对采集过程，提供实时探头引导以帮助获得标准切面，或提供质量控制反馈以识别不合格图像并建议特定操作。### 射血分数降低型和轻度降低型心力衰竭左室射血分数测量和HFrEF的识别是超声心动图中最成熟的AI应用之一。基于视频的时空模型（如EchoNet-Dynamic）可以直接从心脏周期的标准心动电影循环中推断LVEF，其表现与专家评估相当，这支持了超越帧选手动描记的自动化。后续研究将关注点从单纯评估准确性转向评估对临床工作流程的影响。实时自动化已经……### 人工智能在超声心动图中的局限性尽管基于AI的超声心动图取得了显著进展，但仍有若干局限性阻碍其常规临床应用。许多模型在大型三级中心的特定人群中进行开发和验证，这些人群疾病患病率高，数据采集方案标准化。这会造成谱系偏倚、数据集不平衡和泛化能力有限的风险，尤其是对代表性不足的种族、老年人和患者……### 未来方向未来工作应开发能够处理多模态和非结构化数据的集成数据生态系统，遵循标准化测试和验证框架。心衰超声心动图中AI的临床实施需要从以算法为中心的研究转向以结局为中心的研究。除了预测能力外，前瞻性研究必须证明其能改善临床决策、患者结局、工作流程效率、成本效益和长期……### 总结计算超声心动图正在通过减少对手动、逐帧测量的依赖，并实现对完整检查的自动化分析（包括心动电影循环、多普勒数据、应变成像和文字报告），从而改变临床工作流程。在临床环境中，AI系统有助于标准化腔室量化、降低操作者工作负荷，并缩短采集和后处理时间。临床就绪程度因具体应用而异。自动LVEF……### 临床护理要点- **工作流程优化：** 自动LVEF和多参数量化提供可靠的首次评估，加速HFrEF检出，同时降低操作者间变异性和医师工作负荷。- **去中心化分诊：** AI辅助POCUS使非专家用户能够获得可解读的心脏切面，便于早期心衰筛查和专科转诊。- **HFpEF重新分类：** 基于AI的检出和分型可利用运动丰富的输入对指南未明确的病例进行重新分类。### 写作过程中AI及AI辅助技术的声明在准备本文过程中，作者使用了一些AI工具进行文本编辑以提高可读性和语言表达。在使用这些工具/服务后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对发表内容的真实性负责。### 披露作者无利益冲突需要披露。