論文の概要: Prognostic Value of Lung Ultrasound Biomarkers for Readmission Risk in Congestive Heart Failure: A Pilot Data-Driven Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18878v1
• Date: Sat, 16 May 2026 02:49:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.76584
• Title: Prognostic Value of Lung Ultrasound Biomarkers for Readmission Risk in Congestive Heart Failure: A Pilot Data-Driven Analysis
• Title（参考訳）: 心不全の寛解リスクに対する肺超音波バイオマーカーの予後評価 : パイロットデータ駆動解析
• Authors: Jana Armouti, Laura Hutchins, Jacob Duplantis, Thomas Deiss, Thales Nogueira Gomes, Keyur H. Patel, Seema Walvekar, Shane Guillory, Thomas H. Fox, Amita Krishnan, Ricardo Rodriguez, Bennett DeBoisblanc, Deva Ramanan, John Galeotti, Gautam Gare,
• Abstract要約: 30日以内の退院は、心不全(CHF)の重症度、死亡率、回避可能な医療費をリードする要因である ポイント・オブ・ケア肺(LUS)は、CHFの償却を特徴とする肺の混雑に敏感で非侵襲的な窓を提供するが、その読み出し予測の予後上の有用性は明らかにされていない。 入院時に取得したBモードLUSを用いて30日間のCHF寛解を予測できるパイロット実現可能性の検討を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.032201678917374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hospital readmission within 30 days of discharge is a leading driver of morbidity, mortality, and avoidable healthcare expenditure in congestive heart failure (CHF). Current clinical risk stratification tools rely primarily on non-imaging data and exhibit limited predictive performance. Point-of-care lung ultrasound (LUS) offers a sensitive, noninvasive window into the pulmonary congestion that characterizes CHF decompensation, yet its prognostic utility for readmission prediction remains largely unexplored. We present a pilot feasibility study, the first systematic machine learning study using B-mode LUS acquired during hospitalization to predict 30-day CHF readmission. Quantitative spatiotemporal embeddings are extracted from a pretrained Temporal Shift Module (TSM) ResNet-18 encoder, and interpretable biomarker features are separately evaluated. Through structured ablations over lung view, temporal representation, multi-view fusion, and cross-lung augmentation, we identify the key imaging factors driving readmission risk. Our findings reveal that (1) dependent lower-lung regions (Left-3, Right-3) carry the strongest prognostic signal, consistent with their greater susceptibility to hydrostatic congestion; (2) temporal difference features between sequential examinations substantially outperform single-timepoint representations, highlighting the importance of capturing disease trajectory; and (3) multi-view feature concatenation yields the best overall performance, with our top MLP model achieving an F1 score of 0.80 (95% CI: 0.62-0.96). Biomarker analysis further reveals that pleural-line abnormalities, including breaks and indentations, are as informative as the canonical A-line and B-line markers. These results support POCUS-derived biomarkers as practical, interpretable tools for noninvasive CHF risk stratification.
• Abstract（参考訳）: 30日以内の退院は、心不全(CHF)における死亡率、死亡率、回避可能な医療費の先導要因である。 現在の臨床リスク階層化ツールは、主に非画像データに依存し、限られた予測性能を示す。 ポイント・オブ・ケア肺超音波(LUS)は、CHF減弱を特徴とする肺の混雑に敏感で非侵襲的な窓を提供する。 入院時に取得したBモードLUSを用いて,30日間のCHF寛解を予測した最初の体系的機械学習研究であるパイロット・フィジビリティースタディを提案する。 事前訓練された時間シフトモジュール(TSM) ResNet-18エンコーダから定量的な時空間埋め込みを抽出し、解釈可能なバイオマーカーの特徴を別々に評価する。 肺所見, 時間的表現, 多視点融合, 肺横断拡大を対象とし, 可読性リスクを惹起する重要な画像因子を同定した。 以上の結果から, (1) 依存下肺領域 (Left-3, Right-3) は, 静水圧混雑に対する強い感受性と一致した強い予後信号を持ち, (2) シーケンシャルな検査の時間的差異は, 単点表現よりも優れており, 疾患軌跡の捕捉の重要性が強調されている。 バイオマーカー分析により、断裂や切開を含む胸膜異常は、標準A線およびB線マーカーと同じくらい情報的であることが明らかとなった。 これらの結果はPOCUS由来のバイオマーカーを非侵襲的なCHFリスク層形成のための実用的で解釈可能なツールとしてサポートしている。

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