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伯明翰大学的研究人员开发了一种新的方法来确定哪些心力衰竭患者将受益于β受体阻滞剂的治疗
他们的研究涉及15，669名患有心力衰竭和左心室射血分数降低(心脏主泵室功能低下)的患者，其中12，823名患者心律正常，2，837名患者患有心房颤动(房颤)——一种通常与心力衰竭相关的心律状况，会导致更糟糕的结果
心力衰竭是最常见的心脏疾病之一，对患者的生活质量有很大影响，也是住院和医疗费用的主要驱动因素
今天发表在《柳叶刀》上的这项研究使用了一系列人工智能技术来深入询问临床试验数据
研究表明，人工智能方法可以考虑每个患者不同的潜在健康状况以及这些状况的相互作用，以隔离对β受体阻滞剂治疗的反应
这种方法适用于心律正常的患者，医生通常认为β受体阻滞剂可以降低死亡风险，也适用于既往研究发现缺乏有效性的房颤患者
在正常心律下，一组患者(年龄较大，症状较轻，心率低于平均水平)从β受体阻滞剂中获益减少
相反，在房颤患者中，研究发现一组年轻患者的既往心脏病发作率较低，但心脏功能与使用β受体阻滞剂的平均房颤患者相似，后者的死亡率大幅降低(从15%降至9%)
这项研究由cardAIc小组领导，该小组是伯明翰大学和伯明翰大学医院NHS基金会信托的临床和数据科学家组成的多学科团队，旨在整合人工智能技术以改善心血管患者的护理
该研究使用了心力衰竭协作组β受体阻滞剂整理和协调的数据，该协作组是一个致力于加强心力衰竭患者治疗的全球联盟
该研究使用了9项心力衰竭标志性试验的个体患者数据，这些试验将患者随机分为β受体阻滞剂组和安慰剂组
研究参与者的平均年龄为65岁，其中24%是女性
基于人工智能的方法将基于神经网络的可变自动编码器和层次聚类结合在一个客观的框架内，并对所有试验的鲁棒性和有效性进行了详细的评估
相应的作者圣乔治Gkoutos，伯明翰大学临床生物信息学教授，中部地区健康数据研究副主任，cardAIc小组的共同负责人，说“虽然在我们的研究中测试了β受体阻滞剂的试验，这些新的人工智能方法在心力衰竭的治疗范围内，以及在其他心血管和非心血管疾病中有明显的潜力
" 相应的作者Dipak Kotecha，伯明翰大学心脏病学教授和顾问，心力衰竭合作小组β受体阻滞剂的国际领导者，cardAIc小组的联合领导者，补充说“这些新的人工智能方法的发展对于改善我们可以给患者的护理至关重要；在未来，这可能会导致对每个患者的个性化治疗，考虑到他们的特殊健康情况，以改善他们的福祉
" 第一作者博士
伯明翰大学卢瑟福研究员、cardAIc小组成员Andreas Karwath补充说，他们“希望这些重要的研究发现将被用于制定医疗保健政策，改善心力衰竭患者的治疗和预后。”
" 这项研究今天将在欧洲心脏病学会主办的2021年欧洲心脏病学会大会上发表，欧洲心脏病学会是一个非营利的知识型专业协会，旨在促进心血管疾病诊断和治疗标准的改进和协调
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