https://doi.org/10.1007/s00392-025-02625-4
1Herzzentrum der Universität zu Köln Klinik III für Innere Medizin Köln, Deutschland; 2Universitäres Herz- und Gefäßzentrum Hamburg Klinik und Poliklinik für Herz- und Gefäßchirurgie Hamburg, Deutschland; 3Universitätsklinikum Gießen und Marburg GmbH Medizinische Klinik I - Kardiologie und Angiologie Gießen, Deutschland; 4Inselspital - Universitätsspital Bern Universitätsklinik für Kardiologie Bern, Schweiz; 5Universitätsklinikum Frankfurt Med. Klinik III - Kardiologie, Angiologie Frankfurt am Main, Deutschland; 6Herzzentrum der Universität zu Köln Klinik für Kardiologie, Angiologie, Pneumologie und Internistische Intensivmedizin Köln, Deutschland; 7Universitätsklinikum Frankfurt Klinik für Thorax-, Herz- und Thorakale Gefäßchirurgie Frankfurt am Main, Deutschland; 8Universitätsklinikum Köln Klinik und Poliklinik für Herzchirurgie Köln, Deutschland
Hintergrund
Als Therapieansatz für Patienten mit hochgradiger Mitralklappeninsuffizienz und hohem operativen Risiko sind interventionelle minimalinvasive Verfahren zur katheterbasierten Mitralklappenimplantation (TMVI) entwickelt worden. Allerdings stehen aktuell noch aufwendige CT-Analysen bezüglich der anatomischen Machbarkeit einer TMVI sowie hohe Raten an Screen-Failures, welche einen zeit- und ressourcenintensiven Screening Prozess nach sich ziehen, einer breiteren Anwendung im Wege.
Im Rahmen dieser multizentrischen Studie verglichen wir eine neue voll automatisierte KI-basierte Software (Laralab) zur TMVI CT-Analyse gegenüber einer konventionellen manuellen Auswertung.
Methodik
Screening CTs zur Evaluation der anatomischen Machbarkeit einer Tendyne (Abbott) TMVI aus 4 high-volume Zentren in Europa dienten als Grundlage dieser Studie. Konventionelle manuelle Core-Lab (CTman) Messungen wurden mit den Ergebnissen der KI-basierten Analyse (CTki), welche vollkommen automatisierte Messungen und eine automatische Prothesen Platzierung vornimmt, verglichen.
In Zusammenarbeit mit Tendyne Core-Lab Experten wurde des Weiteren ein fokussiertes vereinfachtes Pre-Screening Protokoll erstellt und bezüglich seiner Einschätzungsgüte validiert (grün = anatomisch geeignet, gelb = potenziell geeignet, rot = nicht geeignet).
Ergebnisse
181 CTs wurden analysiert, wobei sich eine sehr gute Übereinstimmung von CTki und CTman zeigte. Die Werte für den Mitralklappen Annulus Perimeter betrugen: 116,8±17,4 (CTki) vs. 114,2±18,3mm (CTman), Intraklassen-Korrelationskoeffizient [IKK]: 0,937; die Werte für die Interkommissurale Distanz betrugen: 39,0±6,2 vs. 38,9±6,4mm (IKK: 0,869); die Werte für den antero-posterioren Diameter betrugen: 29,7±5,7 vs. 29,1±5,4mm (IKK: 0,887); und die Werte für die minimale endsystolische neoLVOT Fläche betrugen: 341,6±163,1 vs. 326,0±171,8mm2 (IKK: 0,800).
Das fokussierte vereinfachte Pre-Screening Protokoll zeigte eine hohe Treffsicherheit im Vergleich zur Core-Lab Einschätzung hinsichtlich der anatomischen Machbarkeit einer TMVI (Sensibilität: 91,6%, Spezifität: 94,2%). 8% falsch negative und 5% falsch positive Fälle waren insbesondere Folge von einliegenden TEER-Devices (ELASTA Prozeduren).
Schlußfolgerungen
Die voll automatisierte KI-basierte CT-Analyse ermöglichte zuverlässige und akkurate anatomische Messungen im Vergleich zur herkömmlichen manuellen Core-Lab Auswertung. Darüber hinaus zeigte das fokussierte vereinfachte Pre-Screening Protokoll eine gute klinische Treffsicherheit. Weitere Verbesserungen des Algorithmus zur Anpassung auf komplexere anatomische Szenarien (insbesondere einliegende TEER-Devices) können die Genauigkeit der KI-basierten Analyse weiter optimieren.
Zusammenfassend bietet die KI-basierte CT-Analyse das Potenzial einer deutlich zeit- und ressourcensparenden sowie einfach verfügbaren CT-Auswertung zum Screening hinsichtlich einer TMVI, wodurch der effizientere Einschluss von Patienten in relevante entsprechende Studien sowie die breitere klinische Verfügbarkeit der Therapie für Patienten ohne andere Behandlungsoptionen ermöglicht werden könnte.