首创的 AI 驱动的概率评分系统评估射血分数保留的心力衰竭

快速阅读: 《Hospimedica 餐厅》消息，首款AI驱动的HFpEF概率评分系统问世，提升射血分数保留型心衰诊断准确性，增强临床决策信心，改善患者预后管理。

首款基于人工智能的射血分数保留型心衰概率评分系统问世

发布日期：2025年3月31日
作者：HospiMedica国际员工

射血分数保留型心力衰竭（HFpEF）是所有类型心力衰竭中最难诊断的一种，因为它涉及复杂的临床和超声心动图因素之间的交互作用。准确识别HFpEF需要仔细整合这些变量，但在某些患者中，这些变量可能并不一致或不够明确。因此，HFpEF常常被漏诊或误诊，导致治疗延迟。然而，一项新技术通过深度学习显著提升了对该种常被忽视病症的检测能力。英国牛津的乌尔特罗米克斯公司（Ultromics）为其心衰平台“回声去”（EchoGo Heart Failure）引入了一项新功能：一种开创性的基于人工智能（AI）的概率评分系统，用于评估HFpEF。回声去心衰仍然是唯一能够从标准超声心动图中识别HFpEF的人工智能平台。新增加的概率评分系统通过生成反映疾病可能性的连续分数，增强了这一独特能力，提供了更详细的HFpEF诊断评估，减少了不确定性，并支持更好的临床决策。此外，该平台继续协助检测其他严重的心脏疾病，如心脏淀粉样变性，这可以帮助临床医生更早地识别心力衰竭的根本原因。

更新后的回声去心衰平台在一个专注于现实世界复杂病例的研究中经过了严格的验证，包括患有多种重叠并发症（如高血压和糖尿病）的患者——在这种情况下，传统的诊断模型往往难以区分病例。结果显示，人工智能驱动的概率评分系统具有显著价值，有效帮助诊断HFpEF，预测疾病的可能性，并改善患者预后。与常规临床方法相比，该平台在识别HFpEF时具有更高的敏感性，并且在区分疑似但未确诊的HFpEF与复杂病例方面表现更佳。

新的概率评分系统还与更好的患者预后相关联：被回声去心衰判定为高风险的患者，其心力衰竭相关的住院率和死亡风险是普通患者的两倍，强调了人工智能在及时干预以改善患者管理方面的潜力。通过整合所有可用的临床数据，回声去心衰使HFpEF患者的正确管理率较仅依赖H2FPEF评分提高了33%。与标准临床实践（例如H2FPEF和HFA-PEFF）相比，回声去心衰产生的不确定结果更少，解决了传统诊断模型中的常见挑战，并使超过80%的患者能够获得自信的诊断。

“概率评分功能的引入标志着心衰检测及患者风险分层取得了重要进展，”乌尔特罗米克斯创始人、首席执行官兼首席科学官罗斯·厄普顿博士表示，“通过提供精确的概率评分，回声去心衰使临床医生能够评估患者患病的可能性，从而做出更自信的决策。”

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乌尔特罗米克斯

(以上内容均由Ai生成)