冠動脈ステント留置とその後のDAPT後の出血と虚血リスクのAI支援動的予測【JST・京大機械翻訳】

Li, F.; Rasmy, L.; Xiang, Y.; Feng, J.; du, j.; Aguilar, D.; Dhoble, A.; Wang, Q.; Niu, S.; Hu, X.; Dang, Y.; Zhang, X.; Xie, Z.; Nian, Y.; He, J.; Zhou, Y.; Abdelhameed, A.; Bian, J.; Zhi, D.; Tao, C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204714578676 整理番号：22P0320324

冠動脈ステント留置とその後のDAPT後の出血と虚血リスクのAI支援動的予測【JST・京大機械翻訳】

AI-aided dynamic prediction of bleeding and ischemic risk after coronary stenting and subsequent DAPT

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資料名：
発行年： 2022年02月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月07日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

【背景】薬剤溶出ステント(DES)移植後の虚血または出血イベント予測に対する同時リスクスコアは,二重抗血小板療法(DAPT)に対する単一時間期間の決定に限られ,動的リスク層別化の提供における柔軟性が欠如している。目的:本研究は,抗血小板療法のための個別化意思決定支援のためのDES移植患者のために,異なる時間間隔で虚血性および出血リスクを動的に予測するための人工知能(AI)モデルを開発することである。方法:Cerner HealthFacts(R)データセットから米国でDES移植を受けた81594人の成人患者を同定した。全予測窓はDES移植後12~30か月をカバーした。4つの予測間隔(3,6,12および18か月)を有する8つの予測シナリオを設計した。5つのAIモデルを,虚血性および出血リスク層別化のために開発した。モデル性能を,受信者動作特性曲線(AUROC)下の面積を用いて評価した。【結果】著者らの提案したAIモデルは,臨床ガイドライン推奨ツール-DAPTスコアを12m-30m予測(虚血に対してAUROC0.82対0.79,出血に対して0.77対0.72)を凌駕した。DAPTスコアによってカバーされないシナリオにおいて,著者らのモデルは,ロバスト性能(AUROC範囲が虚血に対して0.79-0.80,出血に対して0.75-0.76)を示した。結論:DAPT継続または中断を与えられたDES移植後の有害なエンドポイントを動的に予測するための最初の努力として,AI-em動力法は,臨床医の予後判断を洗練し,最適なDAPT管理を達成することができる新しい臨床ツールとして,リスク層別化,保持値に対する優れた能力を示す。集中した抽象的Webは,DAPT継続または中断を与えられた様々な時間間隔で冠動脈ステント留置後の虚血および出血イベントを予測する革新的AIベースの動的予測システムを提案した。AIモデルは12~30か月予測における臨床ガイドライン推奨ツール-DAPTスコアと比較して優越性を示すだけでなく,DAPTスコアによってカバーされない他のシナリオにおいてロバスト性能を達成した。著者らのAI駆動アプローチは,臨床医の予後判断を精緻化できる新しい臨床ツールとして価値を有し,より良い情報化された臨床決定を可能にし,正確な心血管医学の文脈で最適なDAPT管理を容易にする。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

循環系疾患の薬物療法 , 血液・体液作用薬の臨床への応用

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