Nghiên cứu xung động động mạch để xác định và phân tầng rủi ro cho bệnh nhân suy tim bằng mạng nơ-ron sâu
Tóm tắt
Các thông số huyết động học được suy diễn từ phân tích sóng mạch đã được chứng minh là có thể dự đoán kết quả lâu dài ở bệnh nhân suy tim (HF). Nghiên cứu này nhằm phát triển một thuật toán dựa trên học sâu, kết hợp các sóng áp lực để xác định và phân tầng rủi ro cho bệnh nhân HF. Nghiên cứu đầu tiên có thiết kế trường hợp - đối chứng nhằm giải quyết vấn đề mất cân bằng dữ liệu, bao gồm 431 đối tượng có HF với các triệu chứng điển hình và 1545 đối tượng đối chứng không có tiền sử HF (non-HF). Các sóng áp lực động mạch cảnh được thu thập từ tất cả các đối tượng bằng cách sử dụng kỹ thuật áp lực. Điểm HF, đại diện cho xác suất bị HF, được suy diễn từ một mô hình mạng nơ-ron sâu (DNN) một chiều được đào tạo với các đặc điểm của sóng áp lực động mạch cảnh đã được chuẩn hóa. Trong nghiên cứu thứ hai về bệnh nhân HF, chúng tôi đã xây dựng mô hình hồi quy Cox với 83 biến lâm sàng ứng viên cùng với điểm HF để dự đoán nguy cơ tử vong do mọi nguyên nhân cũng như tái nhập viện. Để xác định các đối tượng sử dụng điểm HF, độ nhạy, độ đặc hiệu, độ chính xác, điểm F1, và diện tích dưới đường cong hoạt động nhận diện cho thấy lần lượt là 0.867, 0.851, 0.874, 0.878 và 0.93, từ việc kiểm tra chéo với DNN, tốt hơn các mô hình học máy khác, bao gồm hồi quy logistic, máy vector hỗ trợ và rừng ngẫu nhiên. Với thời gian theo dõi trung bình là 5.8 năm, mô hình Cox đa biến sử dụng điểm HF và các biến lâm sàng khác vượt trội hơn các mô hình dự đoán rủi ro HF khác với chỉ số đồng thuận là 0.71, trong đó chỉ có điểm HF và năm biến lâm sàng là các yếu tố dự đoán độc lập có ý nghĩa (p < 0.05), bao gồm tuổi, tiền sử can thiệp mạch vành qua da, nồng độ natri trong phòng cấp cứu,
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Tripoliti EE et al (2017) Heart failure: diagnosis, severity estimation and prediction of adverse events through machine learning techniques. Comput Struct Biotechnol J 15:26–47
Gheorghiade M et al (2005) Acute heart failure syndromes—current state and framework for future research. Circulation 112(25):3958–3968
Roger VL (2021) Epidemiology of heart failure: a contemporary perspective. Circ Res 128(10):1421–1434
Bui AL, Horwich TB, Fonarow GC (2011) Epidemiology and risk profile of heart failure. Nat Rev Cardiol 8(1):30–41
Savarese G et al (2022) Global burden of heart failure: a comprehensive and updated review of epidemiology. Cardiovasc Res 3(1):7–11
Wilkinson IB, Cockcroft JR, Webb DJ (1998) Pulse wave analysis and arterial stiffness. J Cardiovasc Pharmacol 32:S33–S37
Wojciechowska WC et al (2002) Analiza fali tetna: od podstaw do zastosowań [Pulse wave analysis: from the basic sciences to clinical applications]. Przegl Lek 59:9–14
Nelson MR et al (2010) Noninvasive measurement of central vascular pressures with arterial tonometry: clinical revival of the pulse pressure waveform? Mayo Clin Proc 85(5):460–472
Drzewiecki GM, Melbin J, Noordergraaf A (1983) Arterial tonometry—review and analysis. J Biomech 16(2):141–152
Chen CH et al (1996) Validation of carotid artery tonometry as a means of estimating augmentation index of ascending aortic pressure. Hypertension 27(2):168–175
Mitchell GF, Pfeffer MA (1999) Pulsatile hemodynamics in hypertension. Curr Opin Cardiol 14(5):361–369
DeLoach SS, Townsend RR (2008) Vascular stiffness: its measurement and significance for epidemiologic and outcome studies. Clin J Am Soc Nephrol 3(1):184–192
Kawasaki T et al (1987) Noninvasive assessment of the age-related-changes in stiffness of major branches of the human arteries. Cardiovasc Res 21(9):678–687
Benetos A et al (1993) Arterial alterations with aging and high blood-pressure—a noninvasive study of carotid and femoral arteries. Arterioscler Thromb 13(1):90–97
Weber T, Chirinos JA (2018) Pulsatile arterial haemodynamics in heart failure. Eur Heart J 39(43):3847
Mitchell GF et al (2001) Pulsatile hemodynamics in congestive heart failure. Hypertension 38(6):1433–1439
Westerhof N, Orourke MF (1995) Hemodynamic basis for the development of left-ventricular failure in systolic hypertension and for its logical therapy. J Hypertens 13(9):943–952
Sung SH et al (2011) Pulsatile hemodynamics and clinical outcomes in acute heart failure. Am J Hypertens 24(7):775–782
Lee H, Song J (2019) Introduction to convolutional neural network using Keras; an understanding from a statistician. Commun Stat Appl Methods 26(6):591–610
Bohr AM, K., (2020) The rise of artificial intelligence in healthcare applications. Artificial intelligence in healthcare. Elsevier, Amsterdam, pp 25–60
Kiranyaz S et al (2021) 1D convolutional neural networks and applications: a survey. Mech Syst Signal Process 151:1–20
Ali H et al (2019) Imbalance class problems in data mining: a review. Indones J Electr Eng Comput Sci 14(3):1560–1571
Cheng HM et al (2016) Prognostic significance of mechanical biomarkers derived from pulse wave analysis for predicting long-term cardiovascular mortality in two population-based cohorts. Int J Cardiol 215:388–395
Raghunath S et al (2021) Deep neural networks can predict new-onset atrial fibrillation from the 12-Lead ECG and help identify those at risk of atrial fibrillation-related stroke. Circulation 143(13):1287–1298
Hsieh CH et al (2020) Detection of atrial fibrillation using 1D convolutional neural network. Sensors 20(7):2136
Touretzky DS, Pomerleau DA (1989) What’s hidden in the hidden layers. Byte 14(8):227–233
Kumar CSC et al (2020) Dimensionality reduction based on SHAP analysis: a simple and trustworthy approach. Int Conf Commun Signal Process 2020:558–560
Parsa AB et al (2020) Toward safer highways, application of XGBoost and SHAP for real-time accident detection and feature analysis. Accid Anal Prev 136:105405
Cox DR (1972) Regression models and life-tables. J Roy Stat Soc 34(2):187–202
Abd ElHafeez S et al (2021) Methods to analyze time-to-event data: the Cox regression analysis. Oxid Med Cell Longev 2021:1–6
Harrell FE, Lee KL, Mark DB (1996) Multivariable prognostic models: issues in developing models, evaluating assumptions and adequacy, and measuring and reducing errors. Stat Med 15(4):361–387
Fonarow GC et al (2005) Risk stratification for in-hospital mortality in acutely decompensated heart failure—classification and regression tree analysis. JAMA 293(5):572–580
Peterson PN et al (2010) A validated risk score for in-hospital mortality in patients with heart failure from the American Heart Association get with the guidelines program. Circ Cardiovasc Qual Outcomes 3(1):25–32
Pocock SJ et al (2013) Predicting survival in heart failure: a risk score based on 39 372 patients from 30 studies. Eur Heart J 34(19):1404–1413
Win SH, Hebl I, Redfield V, M. M. (2015) Abstract 12302: mortality and readmissions after heart failure hospitalization in a community based cohort: estimating risk using the acute decompensated heart failure national registry (ADHERE) classification and regression tree (CART) algorithm. Circulation 132(3):A12302
Sartipy U et al (2014) Predicting survival in heart failure: validation of the MAGGIC heart failure risk score in 51,043 patients from the Swedish heart failure registry. Eur J Heart Fail 16(2):173–179
Suzuki S et al (2018) Clinical significance of get with the guidelines-heart failure risk score in patients with chronic heart failure after hospitalization. J Am Heart Assoc 7(17):e008316
Lagu T et al (2016) Validation and comparison of seven mortality prediction models for hospitalized patients with acute decompensated heart failure. Circ Heart Fail 9(8):e002912
Passantino A et al (2015) Predicting mortality in patients with acute heart failure: role of risk scores. World J Cardiol 7(12):902–911
Laqtib S, El Yassini K, Hasnaoui ML (2019) A deep learning methods for intrusion detection systems based machine learning in MANET. In: 4th International conference on smart city applications (Sca' 19)
Hajouli S, Ludhwani D (2023) Heart failure and ejection fraction. StatPearls, Treasure Island
Laurent S et al (2006) Expert consensus document on arterial stiffness: methodological issues and clinical applications. Eur Heart J 27(21):2588–2605
Chae CU et al (1999) Increased pulse pressure and risk of heart failure in the elderly. JAMA 281(7):634–639
Townsend RR et al (2015) Recommendations for improving and standardizing vascular research on arterial stiffness: a scientific statement from the American Heart Association. Hypertension 66(3):698–722
Bruno RM et al (2020) Early and supernormal vascular aging clinical characteristics and association with incident cardiovascular events. Hypertension 76(5):1616–1624
Domanski MJ et al (1999) Independent prognostic information provided by sphygmomanometrically determined pulse pressure and mean arterial pressure in patients with left ventricular dysfunction. J Am Coll Cardiol 33(4):951–958
Regnault V et al (2014) Opposite predictive value of pulse pressure and aortic pulse wave velocity on heart failure with reduced left ventricular ejection fraction insights from an eplerenone post-acute myocardial infarction heart failure efficacy and survival study (EPHESUS) substudy. Hypertension 63(1):105–111
Wilkinson IB et al (2000) The influence of heart rate on augmentation index and central arterial pressure in humans. J Physiol-Lond 525(1):263–270
Tartiere JM et al (2006) Interaction between pulse wave velocity, augmentation index, pulse pressure and left ventricular function in chronic heart failure. J Hum Hypertens 20(3):213–219
Lala A, Desai AS (2014) The role of coronary artery disease in heart failure. Heart Fail Clin 10(2):353–365
Hartmann F et al (2004) Prognostic impact of plasma N-terminal pro-brain natriuretic peptide in severe chronic congestive heart failure: a substudy of the carvedilol prospective randomized cumulative survival (COPERNICUS) trial. Circulation 110(13):1780–1786
Sawano M et al (2018) Performance of the MAGGIC heart failure risk score and its modification with the addition of discharge natriuretic peptides. ESC Heart Fail 5(4):610–619
Khanam SS et al (2018) Validation of the MAGGIC (meta-analysis global group in chronic heart failure) heart failure risk score and the effect of adding natriuretic peptide for predicting mortality after discharge in hospitalized patients with heart failure. PLoS ONE 13(11):e0206380
Hussain J (2019) Deep learning black box problem. Master’s thesis, Uppsala University: Uppsala, Sweden, Department of Informatics and Media