第61届美国胸外科医师协会（STS）年会于近日圆满落幕，为全球胸心外科医师再次带来丰富、前沿、全面的学术盛宴。春节期间，心外时空将持续为您带来精选研究摘要速览，恭祝所有心外科医生续乘龙气迎风上，又如灵蛇自在游！
目的：心脏外科手术患者射血分数保留 (HFpEF) 的心力衰竭 (HF) 预后尚不明确。存在外科病理的情况下，判断是否存在HFpEF具有挑战性。我们检查了HFpEF超声心动图患者的结果，该结果由可商用、FDA批准的人工智能（AI）算法确定。
方法：2004年至2022年期间，研究纳入成年心脏外科手术患者，这些患者接受首次、选择性、非紧急主动脉瓣置换术 (AVR) 治疗主动脉瓣狭窄、接受二尖瓣修复术 (MVr) 治疗退行性二尖瓣反流，或接受冠脉搭桥术 (CAB) ，并在手术前90天完成术前经胸超声心动图检查。射血分数降低 (LVEF < 50%) 的患者被归类为射血分数降低的 HF (HFpEF)。对于LVEF≥50%的患者，经过验证的算法会生成HFpEF的概率评分，概率越高，不良结果风险就越高。使用AI预测评分，我们将患者分层为功能正常（0-0.49）、HFpEF概率中等（0.5-0.74）和HFpEF概率高（≥0.75）。共同主要终点是全因手术死亡率和长期死亡率。次要终点是HF入院和心房颤动 (AF)。我们进行了Kaplan-Meier分析，并使用未调整和调整（年龄、性别、高血压、肾衰竭、肺部疾病、卒中和手术类型）Cox比例风险模型检查了长期结果的风险。
结论：使用AI，我们可以识别出患有HFpEF概率高且早期和晚期不良事件风险高的患者。识别出这一亚组可能使外科团队能够通过指南指导的药物治疗和管理护理途径改善短期和长期结果。
原文标题
Artificial Intelligence Identification of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction Substrate in Cardiac Surgery Patients: A Missed Opportunity
研究者与单位
Tom Liu，等
美国西北大学范伯格医学院
深度学习模型可高度准确地预测儿童心脏移植从植入到术后十年的结果
目的：准确预测儿童心脏移植术第一年之后存活率难以实现，这可能是因为仅依赖移植前的数据。我们旨在使用当代的深度学习方法并整合所有移植阶段（术前、术中和术后）的数据，以实现具有出色准确性的生存预测模型。
方法：从截至2020年3月接受心脏移植的患儿中提取器官获取和移植网络数据。收集了移植各个阶段的数据，选择了250个变量训练和评估模型，并实施了由四个全连接层组成的深度神经网络。本研究中的预测时间包括移植后一个月、六个月、一年以及随后的每一年，最长可达十年。受者操作特征曲线下面积 (AUROC) 用于评估模型性能的准确性，并使用SHAP算法来解释模型的决策过程。特征重要性通过每个特征的 SHAP 值的平均绝对值计算得出。标准化每个时间点的特征重要性，以便跨多个时间点进行比较。
结果：10,213名患者符合纳入标准。测试了三种模型，其中一个模型包含3个阶段所有随访数据，在移植后1个月至10年的所有时间点均实现了最高 AUROC。预测准确性在移植后6个月至1年时非常好，在移植后2年时非常出色，分别由AUROC > 0.8和0.9定义。影响1个月生存率的5大影响因素包括受者初步诊断、缺血时间、供者到受者医院的距离、供者年龄和血清胆红素。从2年到10年，肾功能、受体接受移植护理的部位、功能状态和移植后冠脉疾病成为预测死亡率的首要影响因素。10年时，5大影响因素是移植后冠脉疾病、移植后肾功能障碍/慢性透析、受者身高、永久起搏器和肾移植需求。受者的初步诊断始终是一个影响很大的因素，即使在移植后10年，在模型中仍排名第六。
结论：我们开发了一种能够高度准确预测结果的深度学习模型，可识别影响儿童心脏移植后从植入到10年生存的风险因素。与传统模型相比，移植随访数据的纳入显著提高了预测生存的准确性。深度学习模型可以为患者和供者提供切合实际的期望，并且随着进一步开发，识别个性化的可修改风险因素以改善结果。未来的工作包括开发面向患者的界面，为患者提供预测结果，支持共享决策，并在第一年内收集更多随访数据以提高模型性能。
原文标题
Deep Learning Model Produces a Highly Accurate Prediction of Outcomes from Time of Implant to Ten-Years Post Pediatric Heart Transplantation
研究者与单位
Hosam F. Ahmed，等
美国辛辛那提儿童医院医疗中心胸心外科
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