A gépi tanulás szerepe a szívelégtelenség modern kezelési stratégiájában

• Published in: Cardiologia Hungarica (Budapest) 2024, Vol.54 (3), p.234-242
• Main Authors: Gáspár, Dániel, Komlósi, Ferenc, Bohus, Gyula, Tóth, Patrik, Sax, Balázs, Heltai, Krisztina, Vándor, László, Becker, Dávid, Merkely, Béla, Nagy, Klaudia Vivien
• Format: Article
• Language: English
• ISSN: 0133-5596; 1588-0230
• DOI: 10.26430/CHUNGARICA.2024.54.3.234

Bevezetés: A gépi tanulás felhasználása robbanásszerűen növekszik az egészségügyben, így a szívelégtelenség diagnosztikájában és kezelésében is. A felügyelt gépi tanulás jelentősen hozzájárulhat a szívelégtelenség kialakulásának előrejelzéséhez, a diagnózis felállításához, vagy adott esetben egy dekompenzációs epizód megjóslásához. Ezzel szemben a nem felügyelt gépi tanulás szerepe a szívelégtelen populáció jellegzetes fenotípusokra való felosztásában kiemelkedő. Számos tanulmányban azonosítottak jellegzetes szívelégtelen betegcsoportokat, azonban ezen csoportosítások közül eddig egy sem nyert széles körű klinikai alkalmazást. Célkitűzés: Kutatásunk célja, hogy a Semmelweis Egyetem Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinikáján közepesen csökkent vagy csökkent balkamra-funkciójú szívelégtelenség (HFmrEF/HFrEF) miatt gondozott betegek között hasonló tulajdonságokkal bíró csoportokat azonosítsunk nem felügyelt gépi tanulás segítségével, és leírjuk az így kapott csoportok jellegzetes tulajdonságait. Ezután megvizsgáljuk a kapott csoportok közötti különbségeket kimenetel tekintetében. Módszerek: HFmrEF vagy HFrEF miatt ambulánsan gondozott betegek adatait 2022. január és 2023. szeptember között egy prospektív regiszterbe gyűjtöttük. Az összesen 27 paraméter között anamnesztikus adatok, laborvizsgálatok, echokardiográfiás paraméterek és az EQ-5D életminőség-kérdőív pontszámait rögzítettük. A vizsgálat végpontjának a szívelégtelenség miatti hospitalizáció és az összmortalitás kompozitját tekintettük. Spektrális klaszterezéssel osztottuk fel a populációt három csoportra. A csoportokat főkomponens-analízis segítségével térben ábrázoltuk. Végül, összehasonlítottuk a csoportokat mind az egyes paraméterek, mind a végpontok előfordulása szempontjából. Eredmények: A 259 beteg elemzése során három jellegzetes csoportot azonosítottunk. Az első csoportba 89 iszkémiás etiológiával rendelkező, panaszosabb, veseelégtelen, kacsdiuretikum-terápiára szoruló betegek tartoztak. A második, 99 főből álló betegcsoport döntően fiatalabb, pitvarfibrilláló, noniszkémiás betegeket tartalmazott, tágabb szívüregekkel és alacsonyabb ejekciós frakcióval. Köztük szinte kizárólag ARNI-szedők voltak, és gyakrabban szedtek SGLT2-gátlót. A harmadik, 71 betegből álló csoportba a legjobb ejekciós frakciójú, gyakran ACE-gátló és MRA-szedő, kacsdiuretikumokat nem igénylő betegek tartoztak. Az 1-es csoport prognózisa szignifikánsan rosszabb, mint a 2-es csoporté (p=0,013) és trendszerűen rosszabb a 3-