LipoVena AI 框架：一种以医生为中心的AI辅助纵向评估方法，用于脂肪水肿和慢性静脉疾病

《Phlebology: The Journal of Venous Disease》：LipoVena AI framework: A physician-centered artificial intelligence-assisted approach for longitudinal assessment in lipedema and chronic venous disorders

　　

摘要

背景

慢性静脉疾病和脂性水肿是复杂的且常被漏诊的疾病，其特点包括临床表现的异质性、进行性组织重塑以及治疗反应评估的显著变异性。尽管微创血管干预技术不断进步，但常规临床实践中的纵向评估仍严重依赖主观解读、非标准化对比影像学检查以及依赖医生的评估路径。多模态血管数据在结构化纵向临床工作流程中的整合仍然有限。

目的

本研究介绍了LipoVena AI框架，这是一种以医生为中心的概念性人工智能辅助临床支持架构，旨在促进脂性水肿和慢性静脉疾病管理中的多模态整合、纵向治疗反应评估和个性化监测。

方法

回顾性观察性临床数据集包括32例慢性静脉功能不全、脂性水肿、网状静脉、蜘蛛静脉以及混合型静脉-淋巴表型的患者。标准化站立位摄影、双功能超声成像、手术记录和纵向1个月随访评估被整合到一个概念性AI辅助工作流程中。代表性患者接受了多模态微创治疗策略，包括腔内激光治疗（EVLT）、CLACS引导下的硬化治疗、基于射频的组织重塑和压力治疗。所提出的框架概念上整合了多模态影像分析、血管映射、对比纵向评估以及医生监督下的AI辅助解读。

结果

代表性1个月随访观察显示，在多种静脉和脂性水肿表型中，轮廓和谐度、浅静脉突出、组织不规则性、皮肤纹理均匀性和血管负担均可见改善。结合临床摄影和双功能超声结果的对比多模态分析，实现了治疗反应模式的结构化纵向评估。上肢脂性水肿病例在多模态治疗策略后还表现出可测量的轮廓和组织纹理改善。所提出的框架展示了AI辅助纵向对比和多模态整合在以医生为中心的血管护理工作流程中支持客观治疗反应评估的潜在作用。

结论

LipoVena AI框架通过在以医生为中心的生态系统中整合标准化临床影像、双功能超声评估、多模态治疗记录和纵向随访分析，为未来的AI辅助血管和脂性水肿医学提供了一个概念性转化模型。尽管前瞻性多中心验证和定量AI建模仍然是必要的，但本框架突出了可解释和医生监督的人工智能系统在支持个性化、数据驱动和纵向优化的血管护理方面的潜力。

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