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TAVR-AID：个性化主动脉瓣置换治疗的数字孪生
背景 主动脉瓣狭窄是一种以主动脉瓣膜受限或变窄为特征的疾病，导致瓣膜功能障碍，限制血液从左心室流入主动脉和身体其他部位。如果不及时治疗，这会导致心脏负荷增加，从而导致胸痛、昏厥、呼吸急促和心力衰竭等症状。经导管主动脉瓣置换术 (TAVR) 是一种微创手术，涉及通过导管将新的人工瓣膜置入心脏。这个新瓣膜被部署来替换现有的主动脉瓣膜，在那里它扩张并接管患病瓣膜的功能，从而恢复主动脉的正常血流。问题 植入瓣膜的位置和方向直接影响血流动力学，通过影响瓣膜的流动动力学和压力梯度，从而决定心脏血液排出的效率。流动动力学和由此产生的涡流会影响主动脉壁剪切应力，可能影响植入瓣膜的结构完整性和耐久性。在规划 TAVR 手术时，患者的心脏护理团队面临着考虑多种因素的挑战，包括瓣膜选择、基于主动脉根部几何形状的定位以及优化血流动力学和确保瓣膜的长期耐用性的方向。发明：优势与应用 TAVR-AID 是一个数字孪生管道，可提供患者血流的机械模拟以及人工智能的预测功能。TAVR-AID 被设计为一种介入前决策支持工具，可帮助负责 TAVR 手术的心脏护理团队预测和减轻潜在并发症，优化瓣膜选择和放置，并根据每位患者的独特需求定制 TAVR 手术，从而加强患者护理。
通过心血管成像评估假体阀功能的指南：美国超声心动图学会的报告与心血管磁共振和心血管计算机断层扫描学会合作开发了
在患有明显心脏瓣膜疾病的患者中，对瓣膜修复或瓣膜更换的干预可能是不可避免的。尽管经常进行瓣膜修复，尤其是对于二尖瓣和三尖端的反理，但阀门更换仍然很常见，尤其是在成年人中。通常需要诊断方法来评估假体的功能。超声心动图是假体瓣膜功能无创评估的第一线方法。经胸腔方法与二维和三维经食管超声心动图相辅相成，以便在需要时进一步验证瓣膜形态和功能。最近，计算机断层扫描和心脏磁共振的进步增强了它们在评估瓣膜心脏病中的作用。本文档对所使用的超声心动图技术进行了审查，并提供了评估假体的建议和一般指南
重症疾病指南：解释的定义
健康的心脏瓣膜对于确保血液朝着正确的方向流过心脏很重要，从而使血液有效地围绕身体循环。心脏瓣膜疾病有多种原因，包括先天缺陷，风湿热和其他与心肌病有关的疾病。心脏瓣膜疾病的症状包括呼吸困难，胸痛，脚踝和腿部肿胀以及晕厥。此定义涵盖了更换或修复心脏瓣膜的手术。
一个智能的医学网络 - 物理系统，用于支持心脏瓣膜筛查和诊断
心血管疾病目前是全球死亡的主要原因。在预防心血管问题的策略中，心脏声音异常的自动分类是检测心脏病或其他无症状（甚至无症状的并发症）早期迹象的有效方法，对于及时的干预措施非常有效。尽管该领域有显着改善，但由于缺乏解决方案，可用的数据集和差（主要是二进制 - 正常与异常）分类模型和算法，仍然存在局限性。本文及时提出了一种医学网络物理系统（MCP），以自动对心脏瓣膜疾病进行自动分类。实际上，拟议的MCP可以通过一种高效易于访问的工具来部署到个人和移动设备中，以解决对患者，医疗保健从业人员和研究人员的现有解决方案的局限性。它结合了在新的意大利数据集中训练的不同的神经网络模型，该模型涉及132名成年患者，涵盖了9个心脏声音类别（1个正常和8个异常），也针对两个主要的开放式访问（Physionet/Cinc Challence 2016和韩语）数据集进行了验证。总体MCPS性能（时间，处理和能源资源利用率）和模型的高精度（高达98％）证明了提出的解决方案的可行性，即使数据很少。可应要求提供支持本文发现的数据集。
Mark W Feinberg，MD
心脏瓣膜的主要工作是确保血液通过心脏泵送时向正确的方向流动。每个瓣膜的两个或三个传单与血流开放和关闭。当您遇到瓣膜问题时，血液流动就会中断，您的心脏会肿大，导致心力衰竭的问题。心脏瓣膜的问题包括不正确打开（狭窄），因为它已经变厚，僵硬或不正确地关闭（反流或不足），因为它很弱或撕裂。
心血管系统的基本数学模型
血液以单向回路的形式流经一系列瓣膜和腔室。脱氧血液返回右心房，被泵入右心室，送往肺部进行氧合，返回左心房，然后被泵入左心室，左心室将含氧血液输送到身体的其他部位。心脏有瓣膜（肌瓣），可防止血液回流。房室 (AV) 瓣膜（三尖瓣和二尖瓣）将心房与心室分开，而半月瓣膜（肺动脉瓣和主动脉瓣）将心室与动脉分开。
心脏瓣膜手术后急性肾损伤预测模型的开发与验证
方法：我们的回顾性研究在 2023 年 2 月至 8 月期间招募了 497 名接受心脏瓣膜手术的成年患者作为衍生队列。获取患者的人口统计学信息，包括病史和围手术期临床信息，并根据肾脏疾病：改善全球预后 (KDIGO) 指南将患者分为 AKI 和非 AKI 两个队列之一。使用二元逻辑逐步回归分析，我们确定了心脏瓣膜手术后的独立 AKI 风险因素。最后，我们构建了一个列线图并在由 200 名患者组成的验证队列中进行外部验证。根据受试者工作特征曲线下面积 (AUC)、校准曲线和决策曲线分析 (DCA) 评估列线图的性能。
算法用于预测未选择队列中心脏声音的瓣膜心脏病
目的：本研究旨在评估最先进的机器学习算法的能力，从一般人群中的数字心脏声音记录中检测瓣膜心脏病（VHD），其中包括无症状病例和疾病进展的中间阶段。方法：我们使用带有数字听诊器从Tromsø7研究中的2124名参与者中的数字听诊器收集的带注释的记录训练了一个复发性神经网络，以预测心脏声音的杂音。预测的杂音用于预测通过超声心动图确定的VHD。结果：检测到主动脉狭窄（AS）的存在，灵敏度为90.9％，特异性为94.5％，曲线（AUC）下的面积为0.979（CI：0.963 - 0.995）。至少在AUC为0.993（CI：0.989 - 0.997）中检测到的中等程度。中度或更大的主动脉和二尖瓣流体反流（AR和MR）的AUC值分别为0.634（CI：0.565 - 703）和0.549（CI：0.506 - 0.593），当临床变异添加为预测者时，临床变异时增加到0.766和0.677。AR的AUC分别为AR和MR，分别为0.756和0.711。共同筛查有症状的反流或狭窄的存在，导致AUC为0.86，为97.7％的AS病例（n = 44），并且检测到了所有12 ms病例。结论：该算法在检测到一般队列中表现出卓越的性能，超过了对选定同类群体的类似研究的观察结果。基于HS音频的AR和MR的检测较差，但有症状的病例的准确性要高得多，临床变量的包含可以显着提高模型的性能。
人造心脏瓣的科学演变
心血管疾病一直是全球死亡率数量的主要因素。，但过去几十年来，由于治疗和外科手术治疗方式的突破性进步，数百万人的生命被挽救了，因此数百万人的生命已下降。在心脏病学中实现这一水平的科学荣耀是一项艰巨的壮举。信用归功于上个世纪的科学家和医师，尽管他们的技术局限性，但仍可发现并为现代医学奠定了坚实的基础。瓣膜并发症是心脏病全球负担的主要部分。随着它的继续发展，心脏瓣膜更换的持续发展仍然是一个引人入胜的主题。更换阀门包括机械心脏瓣膜或生物假心脏瓣膜。两种类型的阀门都有其优点和缺点；它们的使用主要取决于个人患者的要求。本文旨在审查心脏瓣膜植入的演变，本文的目的是向科学家和医生的贡献赋予信誉。本文强调了研究差距在寻找更耐用的材料和进一步研究的范围，以创建可以普遍使用的心脏瓣膜，以用于更好的患者结果。
急性护理环境中治疗严重心脏瓣膜疾病或心肌病患者的临床要点
■ 无阻塞性病理的 HCM 仍可能是动态 LVOT 阻塞的诱因。其他因素包括高血压 LVH、浸润性心脏病、主动脉瓣疾病、AMI、Takotsubo 心肌病、过量强心剂、容量不足等