論文の概要: Towards Optimal Valve Prescription for Transcatheter Aortic Valve Replacement (TAVR) Surgery: A Machine Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09198v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 23:46:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.346587
• Title: Towards Optimal Valve Prescription for Transcatheter Aortic Valve Replacement (TAVR) Surgery: A Machine Learning Approach
• Title（参考訳）: 大動脈弁置換術(TAVR)の最適弁処方に向けて : 機械学習によるアプローチ
• Authors: Phevos Paschalidis, Vasiliki Stoumpou, Lisa Everest, Yu Ma, Talhat Azemi, Jawad Haider, Steven Zweibel, Eleftherios M. Protopapas, Jeff Mather, Maciej Tysarowski, George E. Sarris, Robert C. Hagberg, Howard L. Haronian, Dimitris Bertsimas,
• Abstract要約: 大動脈弁置換術(TAVR: Transcatheter Aortic Valve Replacement)は,重症大動脈狭窄症例に対する低侵襲治療の選択肢である。 バルブ式処方薬に関する現在のガイドラインは議論の的となっている。 本稿では,永久ペースメーカー植込みのリスクを最小限に抑えるため,最適な弁型を特定するためのデータ駆動ツールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4414136502641406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transcatheter Aortic Valve Replacement (TAVR) has emerged as a minimally invasive treatment option for patients with severe aortic stenosis, a life-threatening cardiovascular condition. Multiple transcatheter heart valves (THV) have been approved for use in TAVR, but current guidelines regarding valve type prescription remain an active topic of debate. We propose a data-driven clinical support tool to identify the optimal valve type with the objective of minimizing the risk of permanent pacemaker implantation (PPI), a predominant postoperative complication. We synthesize a novel dataset that combines U.S. and Greek patient populations and integrates three distinct data sources (patient demographics, computed tomography scans, echocardiograms) while harmonizing differences in each country's record system. We introduce a leaf-level analysis to leverage population heterogeneity and avoid benchmarking against uncertain counterfactual risk estimates. The final prescriptive model shows a reduction in PPI rates of 26% and 16% compared with the current standard of care in our internal U.S. population and external Greek validation cohort, respectively. To the best of our knowledge, this work represents the first unified, personalized prescription strategy for THV selection in TAVR.
• Abstract（参考訳）: 大動脈弁置換術(TAVR, Transcatheter Aortic Valve Replacement, TAVR)は, 重症大動脈狭窄症に対する最小侵襲的治療である。 TAVRにおける多剤経カテーテル心弁(THV)の使用が承認されているが,現在,弁型処方薬に関するガイドラインが議論の的となっている。 術後合併症である永久ペースメーカー植込み (PPI) のリスクを最小限に抑え, 最適な弁型を特定するためのデータ駆動型臨床支援ツールを提案する。 我々は、米国とギリシャの患者人口を組み合わせた新しいデータセットを合成し、3つの異なるデータソース(患者人口統計、CTスキャン、心エコー図)を統合するとともに、各国のレコードシステムにおける差異を調和させる。 本研究では, 個体群の不均一性を生かし, 不確実な反事実リスク推定に対するベンチマークを避けるために, 葉レベル解析を導入する。 最終規範モデルは、米国内における現在のケアの基準と、ギリシャの検証コホートと比較して、PPIレートが26%、PPIレートが16%減少していることを示している。 我々の知る限り、この研究は、TAVRにおけるTHV選択のための最初の統一的でパーソナライズされた処方薬戦略を表している。

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