瓣膜心脏病(VHD)在老龄化的人群中变得越来越普遍,导致诊断和管理面临挑战。这个分为两部分的系列对VHD中不断变化的概念进行了全面综述,涵盖了诊断,干预时机,新颖的管理策略和当前的研究状态。第一篇论文强调了成像和经导管技术中取得的显着进展,有效地解决了治疗悖论,在这种悖论中,VHD最高风险的人群通常会受到最少的治疗。这些进步吸引了临床医生,研究人员,工程师,设备制造商和投资者的注意,从而探索和建议了基于病理生理学和VHD管理多学科策略的治疗方法。本系列论文着重于涉及计算,药理学和生物工程方法的创新,这些方法正在改变VHD患者的诊断和管理。人工智能和数字方法正在增强筛查,诊断和计划程序,并且成像和临床数据的整合正在改善VHD严重性的分类。人工智能技术的出现,包括所谓的数字双胞胎(EG,计算机生成的心脏复制品),有助于开发新的策略,以增强风险分层,预后和个性化的治疗靶向。正在开发各种新的分子靶标和新型的药理学策略,包括多组学 - IE,用于整合复杂的生物学大数据的分析方法,以找到停止VHD进展的新型途径。此外,已经努力设计了心脏瓣膜组织,并提供了能够生长和生物整合的活阀导管。总的来说,这些进步强调了早期检测,个性化管理和尖端干预措施的重要性,以优化VHD不断发展的景观。尽管必须克服几个挑战,但这些突破代表了推进以患者为中心的调查的机会。
值是平均SD或N(%)。A中有577例怀孕。b先前的心血管事件被定义为以下1个或以上的出现:心力衰竭(n¼26),心律不齐(n¼21),感染性心内膜炎(n¼6)和血栓栓塞事件(N¼11)(n¼11)。c通过$ 2的NHYA功能类别恶化。d先前的心脏间断,例如气球瓣膜切开术或闭合二尖瓣瓣膜切开术,瓣膜修复(三尖瓣或二尖瓣)。e包括生物心理心脏瓣膜替代后的14个妊娠。f抗凝剂包括口服香豆素衍生物(Warfarin和Acenocoumarol)和肝素(未分离的肝素和依诺蛋白)。g肺动脉高压定义为右心室收缩压$ 40 mm Hg的超声心动图或平均肺动脉压力$ 25毫米Hg。H血红蛋白水平<10 g/dl。
心脏有 4 个瓣膜,它们的作用就像心腔之间的门一样;它们打开和关闭以允许血液流过。当心脏中的 4 个瓣膜中至少有一个不能正常打开和关闭时,就会发生心脏瓣膜疾病。
二尖瓣反流(也称为泄漏瓣膜,二尖瓣反流或二尖瓣不足)是心脏瓣膜疾病的最常见类型之一。它引起的心脏杂音是收缩的,发出了“ whosing”的声音。是由二尖瓣的襟翼引起的,无法正确关闭,结果是向后流入心脏。这种向后的流动意味着没有足够的血液向前移动,以使身体应尽可能发挥作用。心脏必须更加努力地克服缺乏血液,这可能导致心力衰竭,心律不齐,血液血块和中风。在许多情况下,二尖瓣反流随着时间的流逝而缓慢发生,直到患者的症状(包括疲劳,呼吸急促,心pal和手脚肿胀)才变得限制生命。
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vhd是失去身体残疾和恶化生活质量的主要因素,这代表了全球心血管发病和死亡率的主要原因[1]。理解地理和时间趋势以及VHD流行学的变化对于临床实践的进步和制定初级和次要预防的有效卫生政策至关重要[2]。尽管基于人群的研究是研究疾病患病率的合适方法,但在VHD的背景下,他们需要在大型样本中进行全面超声心动图检查,这是人口很好的代表。此外,他们在很大程度上依赖于常规收集的数据(包括ICD-10代码)。这种流行病学方法可能是不可靠的,因为验尸后的分析表明,VHD的真实流行率显着大于临床编码和报道的VHD的真正普遍性[3]。的确,只有在VHD至少中度或临床相关的情况下,基于人群的数据往往会收集,并且由于症状投诉或某些临床适应症的存在,患者参考了诊断测试。更重要的是,对VHD诊断技术的有限访问可能导致VHD的明显低估,尤其是在低收入或中等收入/资源贫乏国家[4]。最后,VHD的特定原因可能被误导,尤其是在风湿性心脏病(RHD)是地方性且VHD的分类很容易容易出错的地区[5]。RHD仍然是迄今为止全球初级VHD的最常见原因。尽管在全国范围内,在国家层面上,最边缘化和最贫困的人口没有显示出改善的迹象,人们继续早日死于RHD。
全心脏功能的计算建模是研究心脏力学和血门动力学的有用工具。许多现有的心脏模型专注于机电方面,而无需考虑生理瓣膜并使用简化的流体模型。在这项研究中,我们开发了一个四腔心脏模型,具有逼真的腔室几何形状,详细的阀门建模,具有纤维结构的超弹性和流体 - 结构相互作用分析。我们的模型用于研究具有不同建模假设的心脏行为,包括受限制/游离阀环动力学,以及/没有心脏腹膜相互作用。我们的仿真结果捕获了瓣膜小叶与周围流动之间的相互作用,典型的左心室流动涡流,典型的静脉和浮力流动波形,以及生理心脏变形,例如心室平面运动。自由环可以明显地改善早期舒张期的心室填充和心房排空。此外,我们发现心脏上的添加的心包力对心房壁变形具有主要作用,尤其是在心房收缩期间,并进一步有助于心房填充过程。最重要的是,当前的研究为考虑所有心脏瓣膜和流体 - 结构相互作用的全面多物理学建模提供了一个框架。
摘要 人工智能(AI)正在逐渐改变社会生活的方方面面,医疗保健也不例外。以前只能由人类专家处理的临床程序现在可以由机器以更准确和高效的方式进行。大数据时代的到来和超级计算机的出现为AI技术的发展提供了巨大的机遇,以增强诊断和临床决策。本综述介绍了AI,并重点介绍了其在诊断和治疗心脏瓣膜病(VHD)的临床流程中的应用。更具体地说,本综述首先介绍了AI中的一些关键概念和子领域。其次,讨论了AI在心音听诊和医学图像分析中的应用,以辅助诊断VHD。第三,介绍了使用AI算法识别风险因素并预测心脏手术死亡率。本综述还介绍了最先进的自主手术机器人及其在心脏手术和介入中的作用。(Cardiol J 2020; 27, 4: 404–420) 关键词:人工智能、机器学习、心脏瓣膜疾病、医学图像分析、经导管主动脉瓣植入术
1。心脏病学,图森医学中心,美国图森2.内科,pt。B.D. Sharma研究生学院医学科学研究所,Rohtak,Ind 3。 内科,Shaheed Mohtarma Benazir Bhutto医科大学,Larkana,Pak 4。 手术,泽维尔大学医学院,奥兰杰斯塔德,ABW 5。 神经肿瘤学,纽约理工学院,骨病学院,美国旧韦斯特伯里,6。 医学,Xavier大学医学院,ARUBA,ABW 7。 内科,泽维尔大学医学院,美国芝加哥8. 内科,Xavier大学医学院,奥兰杰斯塔德,ABW 9。 医学,Jinnah Sindh医科大学,卡拉奇,PAK 10。 医学,苏莱曼·阿拉吉大学医学院 医学,梅奥医院,拉合尔,PAK 12。 病理学和实验室医学,美国安提瓜大学,圣约翰大学,ATG 13。 医学和手术,伊斯兰堡什叶派国际医院,帕克B.D.Sharma研究生学院医学科学研究所,Rohtak,Ind 3。内科,Shaheed Mohtarma Benazir Bhutto医科大学,Larkana,Pak 4。手术,泽维尔大学医学院,奥兰杰斯塔德,ABW 5。神经肿瘤学,纽约理工学院,骨病学院,美国旧韦斯特伯里,6。医学,Xavier大学医学院,ARUBA,ABW 7。 内科,泽维尔大学医学院,美国芝加哥8. 内科,Xavier大学医学院,奥兰杰斯塔德,ABW 9。 医学,Jinnah Sindh医科大学,卡拉奇,PAK 10。 医学,苏莱曼·阿拉吉大学医学院 医学,梅奥医院,拉合尔,PAK 12。 病理学和实验室医学,美国安提瓜大学,圣约翰大学,ATG 13。 医学和手术,伊斯兰堡什叶派国际医院,帕克医学,Xavier大学医学院,ARUBA,ABW 7。内科,泽维尔大学医学院,美国芝加哥8.内科,Xavier大学医学院,奥兰杰斯塔德,ABW 9。医学,Jinnah Sindh医科大学,卡拉奇,PAK 10。 医学,苏莱曼·阿拉吉大学医学院 医学,梅奥医院,拉合尔,PAK 12。 病理学和实验室医学,美国安提瓜大学,圣约翰大学,ATG 13。 医学和手术,伊斯兰堡什叶派国际医院,帕克医学,Jinnah Sindh医科大学,卡拉奇,PAK 10。医学,苏莱曼·阿拉吉大学医学院医学,梅奥医院,拉合尔,PAK 12。病理学和实验室医学,美国安提瓜大学,圣约翰大学,ATG 13。医学和手术,伊斯兰堡什叶派国际医院,帕克
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