AI のおかげでアブレーションが向上?: E-HEALTH-COM

ACCELERATE プロジェクトの一環として、ライプツィヒ心臓センターは心房細動に対するカテーテル処置の成功率を高めたいと考えています。

AIは改造されやすい人を予測すべきだ

心房細動に対するカテーテルアブレーションは、ドイツだけでも年間10万回以上実施されています。 カテーテルベースの大動脈弁とは異なり、体系的な品質管理や最小数量はありません。 それに応じて医療提供者も数多く存在し、提供される治療の質も大きく異なります。 言い換えれば、標準化の余地があるということです。

AI アルゴリズムを使用して心房細動のアブレーションを最適化できますか?そして最後に、より強力に標準化できますか? これはしばらくの間試みられてきました。 このテーマに関する資金提供プロジェクトが現在、ライプツィヒ心臓センターのヘリオス健康研究所で「ACCELERATE」という名前で開始されています。 ドイツ心臓財団は、この目的のためにほぼ 10 万ユーロの資金を提供しています。

最終的に、ACCELERATE の目的は、(より多くの) 予測医学です。AI モデルを使用して、カテーテル アブレーションの成功やそれぞれの再発リスクを以前よりも正確に予測することです。 いわゆる左心房リモデリング、つまり処置後の切除領域の心筋構造の変化は、これらの再発において重要な役割を果たします。 ライプツィヒの研究者たちはこれに特に興味を持っています。 このプロジェクトは博士が主導しています。 ライプツィヒ心臓センターのリズム科のセバスティアン・ケーニッヒ氏と、 博士。 アンドレアス・ボルマン氏、ヘリオス健康研究所のマネージングディレクター兼メディカルディレクター。

目的は 12 チャンネル心電図に基づく予測です

ライプツィヒの研究者らは、ライプツィヒ心臓センターの既存の登録データと、臨床ケアからの日常的なデータや、デジタル心電図データベース「ライプツィヒ心臓センター心房細動アブレーション登録」などの他のデータソースを組み合わせて、新たなパターンに関して分析する予定です。 最終的には標準の 12 チャネル ECG データセットで機能する予測モデルが開発される予定です。

現在まで、ECG ベースのパラメーターは、方法論的な制限により、個々の値を含めることによってのみこのような分析に含まれてきました。 「近年、人工知能または機械学習モデルを使用した表面 12 チャネル ECG の評価がますます重要になっています」とケーニッヒ氏は言います。 「これらの技術を使用すると、心臓の心房の再構築プロセスの予測をさらに改善できる可能性があります。」

ACCELERATE で使用される臨床変数には、特に、左心房のサイズ、左心房内の伝導の低い領域、いわゆる低電圧領域の存在、そしてもちろん不整脈の再発が含まれます。 開発されたモデルの外部検証は、とりわけ、ナッシュビルのヴァンダービルト大学（米国）と協力して計画されています。