論文の概要: Application of Machine Learning in Early Recommendation of Cardiac Resynchronization Therapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06139v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 17:30:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:56:48.885687
• Title: Application of Machine Learning in Early Recommendation of Cardiac Resynchronization Therapy
• Title（参考訳）: 心臓再同期療法の早期推奨における機械学習の応用
• Authors: Brendan E. Odigwe, Francis G. Spinale, Homayoun Valafar
• Abstract要約: 心臓不全(HF)は死亡率、死亡率、医療費の主な原因である。 心臓再同期療法(CRT)と呼ばれるデバイス駆動型アプローチは、左室(LV)心筋伝導パターンを改善することができる。 CRTの機能的メリットが証明されているが,CRTを服用したHF患者(30～50%)は十分に改善していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3437656066916039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Heart failure (HF) is a leading cause of morbidity, mortality, and health care costs. Prolonged conduction through the myocardium can occur with HF, and a device-driven approach, termed cardiac resynchronization therapy (CRT), can improve left ventricular (LV) myocardial conduction patterns. While a functional benefit of CRT has been demonstrated, a large proportion of HF patients (30-50%) receiving CRT do not show sufficient improvement. Moreover, identifying HF patients that would benefit from CRT prospectively remains a clinical challenge. Accordingly, strategies to effectively predict those HF patients that would derive a functional benefit from CRT holds great medical and socio-economic importance. Thus, we used machine learning methods of classifying HF patients, namely Cluster Analysis, Decision Trees, and Artificial neural networks, to develop predictive models of individual outcomes following CRT. Clinical, functional, and biomarker data were collected in HF patients before and following CRT. A prospective 6-month endpoint of a reduction in LV volume was defined as a CRT response. Using this approach (418 responders, 412 non-responders), each with 56 parameters, we could classify HF patients based on their response to CRT with more than 95% success. We have demonstrated that using machine learning approaches can identify HF patients with a high probability of a positive CRT response (95% accuracy), and of equal importance, identify those HF patients that would not derive a functional benefit from CRT. Developing this approach into a clinical algorithm to assist in clinical decision-making regarding the use of CRT in HF patients would potentially improve outcomes and reduce health care costs.
• Abstract（参考訳）: 心臓不全(HF)は死亡率、死亡率、医療費の主な原因である。 心筋の長期伝導はHFで起こり、心臓再同期療法(CRT)と呼ばれるデバイス駆動のアプローチは、左室(LV)心筋伝導パターンを改善することができる。 CRTの機能的メリットが証明されているが,CRTを服用したHF患者(30～50%)は十分に改善していない。 さらに、CRTの恩恵を受けるHF患者を特定することは、臨床上の課題である。 したがって、CRTから機能的利益をもたらすHF患者を効果的に予測する戦略は、医療・社会経済的に非常に重要である。 そこで本研究では,クラスタ分析,決定木,ニューラルネットワークなどのhf患者を分類する機械学習手法を用いて,crt後の結果予測モデルを構築した。 CRT前後のHF患者における臨床,機能,バイオマーカーデータを収集した。 CRT応答として,LV容積減少の6ヶ月の先進的なエンドポイントを定義した。 この手法(418人の応答者,412人の非応答者)を用いて,56のパラメータで,CRTに対する反応に基づいてHF患者を95%以上の成功率で分類することができた。 我々は,機械学習アプローチを用いて,CRTの正の反応の確率が高いHF患者(95%の精度)を同定し,同程度の重要度で,CRTの機能的メリットを導き出さないHF患者を同定できることを実証した。 hf患者におけるcrtの使用に関する臨床意思決定を支援する臨床アルゴリズムにこのアプローチを組み込むことで、予後を改善し、医療費を削減できる可能性がある。

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