心绞痛患者选择冠脉搭桥还是经皮冠脉介入人

心绞痛患者选择冠脉搭桥还是经皮冠脉介入?人工智能来帮忙!

作者：IgorVyacheslavovichBuzaev,VladimirVyacheslavovichPlechev,IrinaEvgenievnaNikolaeva,etal.

来源：Artificialintelligence:Neuralnetworkmodelasthemultidisciplinaryteammemberinclinicaldecisionsupporttoavoidmedicalmistakes.ChronicDiseasesandTranslationalMedicine,,2(3):-.

欧洲心脏病学会已通过稳定性心绞痛的治疗流程。主要的治疗选择是冠状动脉搭桥手术（CABG）和经皮冠状动脉介入术。在CABG可行的情况下，有进行PCI的解剖可能性，分为三类患者。第一组患者由于冠状动脉解剖及后期结果较好，将从PCI中获益。其标准是单支或二支病变而没有左前降支近段动脉狭窄，单支病变及左前降支近段动脉狭窄，二支病变及左前降支近段动脉狭窄，左主干病变且SYNTAX评分≤22,三支病变且SYNTAX评分≤22。第二组患者为左主干病变且SYNTAX评分32和三支病变且SYNTAX分22，他们能从CABG中获益，尽管有手术创伤，但后期效果更好。第三组患者在CABG后期效果和PCI最小创伤及最佳即时效果之间的收益风险均衡。这组患者数量庞大，占所有冠脉造影患者的一半多。对于这部分患者，必须由多学科的心脏病团队来做治疗决定，包括主治医师、心脏病专家、介入心脏病专家以及心血管外科医生。

患者相关因素、机构因素以及转诊模式都可能影响决策过程。医生做决定时需要考虑各种因素，从而造成很多不确定性。计算机智能是解决决策过程中不确定性问题的一个途径。本研究中，我们提出了人工智能模型作为治疗决策助手的理念，建立了一个计算机顾问，帮助心绞痛患者在CABG和PCI之间做出选择。

方法

该理念的第一部分是登记

我们设计了原始软件用来收集临床信息。第一步是一个包含患者电子病历的数据库以及用于在线随访登记服务的软件。该系统收集了我院接受PCI或CABG患者健康状况的反馈信息。追踪患者的全科医生、主治医生或我院医生负责发送反馈数据，包括一些在血管再建选择中起关键作用的因素，它们可立即用于调整决策过程。数据均为可测量的数值，以反映真实状况，使决策过程更公正更准确。血管再建策略不仅基于解剖，还基于许多因素。这些因素可能与患者相关，也可能取决于环境和决策过程。

-年接受CABG或PCI的例患者纳入了我们的登记系统。系统包括40个因素（表1）。我们对5年的结果进行了调查。死亡被定义为主要终点，因为在多因素决策中这些因素不只会造成心源性死亡。死因、卒中、心肌梗死以及血管再建信息也被纳入登记系统。

患者特点见表2和表3。在冠脉造影之后，患者根据多学科心脏病团队的决定接收了CABG或PCI。在例患者中，例达到了主要终点。5年生存视为正确决定的标志。PCI组和CABG组在年龄、肾功能、尿素、血清肌酐、血糖、左心室收缩末期和舒张末期容积、二尖瓣、主动脉和三尖瓣反流以及SYNTAX评分等多方面具有显著性差异。

第二部分是机器学习

为显示过程，我们采用了神经网络模型。它是由MacOSi64MATLABRb认知部分的神经网络建立的。

第三部分是将结果用作指导顾问

采用StatsoftStatistica6.0软件(SPSSInc.Chicago,IL,USA)，使用皮尔森2×2卡方检验进行数据分析。

结果

该神经网络经过例达到5年生存的患者训练。其中，例接受了PCI，例接收了CABG。图1显示了训练阶段的Matlab窗口。在图片的右部有2个矩阵，一个是因素，另一个决定。

采用试算法建立了最佳的神经网络架构。两层前馈网络用于模式识别。输入层包括12个神经元，第二层包括1个神经元。随机选择70%的患者用来训练，15%用来验证，15%用来测试（图1）。

图1神经网络架构和训练

训练之后，该网络训练、验证、测试以及总的相关系数(r)分别为0.74、0.67、0.71以及0.73(图2）。在2组已知5年结果的患者训练之后进行了神经网络功能的模拟。第一组生存，而第二组达到主要终点(II40_factors_dead=II40(factors_dead))。II40是神经网络决策功能，而II40_factors_dead是神经网络决策结果向量。网络模拟产生的向量被转换为表，第1栏是患者确认，第2栏是5年生存结果，第3栏是心脏病团队的决定，第4栏是神经网络模型的决定，第5栏是人和神经网络模型之间不一致性（一致为“1”，不一致为“0”）。

图2神经网络训练结果

死亡患者组比生存组神经网络模型和心脏病团队决策的不一致率显著升高[16.8%(/)vs.20.3%(87/),P=0.]。

结论

该研究显示了采用神经网络模型建立电脑顾问从而在CABG和PCI之间做决策的可能性，以期达到提高心绞痛患者5年生存率的目的。

慢性疾病与转化医学（英文）

为科研工作者提供优质服务的学术平台

全球第一本致力于慢病防控的英文期刊

汇集多学科顶级专家的编委团队

开通创新研究的快速通道

ScienceDirect开放获取

爱思维尔Evise投稿系统

中华系列杂志成员

北京治疗白癜风哪里正规
早期白癜风治好的方法

转载请注明：http://www.mdqhc.com/tjyy/8570.html