Diagnosis of Cardiac Amyloidosis on Echocardiography Using Artificial Intelligence - PubMed
3 months ago
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- 人工智能（AI）通过解决心脏淀粉样变性（CA）与其他肥厚型心肌病在超声心动图上的影像重叠问题，提升了CA的诊断准确性。
- 该研究纳入了来自英国、台湾、美国和日本等全球多中心的5776名患者（2756例CA患者和3020例对照组）。
- AI驱动的多参数超声心动图评分在美国队列中达到79.5%的准确率，在日本队列中为79.7%。
- 深度学习模型展现出更高准确率：内部验证集96.2%，内部测试集95.8%。
- 外部验证显示深度学习模型在美国和日本的准确率分别为87.5%和88.4%，优于多参数评分。
- 该深度学习模型能有效区分CA与高血压、肥厚型心肌病、主动脉瓣狭窄及慢性肾病等其他肥厚型病变。
- 相比AI多参数评分，深度学习模型以更高诊断准确率（AUC 0.93 vs. 0.88）对更多患者实现正确分类。
- 两种AI方法均能精准识别不同人群的CA，其中深度学习模型表现更优。