人工智能可以实现心肌炎的个性化治疗

心肌炎(心肌炎症)通常由病毒引起，如COVID-19。然而，它也可能由药物、有毒物质或在风湿疾病的情况下引起。临床评估是困难的，因为其症状千差万别，从疲劳到胸痛、心悸、呼吸短促，以及罕见的心源性猝死，后者与体育活动有关。目前，心脏磁共振成像(CMR)通常在怀疑心肌炎时进行。在某些情况下，从这些扫描中获得的数据不能提供足够个性化的风险评估和相应的最佳治疗方案。

回顾研究指出了新的方法

在一个科学审查与Tübingen大学、布里斯托尔心脏研究所和哈佛医学院合作，由Inselspital和伯尔尼大学的Christoph Gräni教授、医学博士领导的研究小组评估了各种CMR参数对心肌炎诊断、预后和监测的重要性。

“通过比较不同使用的诊断工具，我们可以为未来的研究和开发提供新的方法。接下来，我们将确定人工智能(AI)如何帮助我们对许多不同的临床参数进行快速和全面的评估图像数据据Christoph Gräni报道。“为此，我很高兴我们获得了伯尔尼医学人工智能中心(CAIM)的资助，以推进这一有前景的研究方向。”

人工智能使复杂的心功能数据可读

使用CMR，可以收集每个患者超过1000个测量值，包括解剖参数、心肌和心包膜的组织特征(例如，炎症或瘢痕)以及心肌功能数据。物理学家Yasaman Safarkhanlo是Inselspital心脏病学系Gräni教授指导下的博士生，他解释说:“只有人工智能才能快速完整地评估这些变量。我们想让数据说话，更好地理解心肌炎期间到底发生了什么。这是一种新颖的方法，它没有从我们之前对生理学的理解出发，而是在图像中寻找已知的特征。在我们的项目中，我们宁愿从数据方面开始，看看我们在图像上发现了什么新的相关性，所以，最终，我们可以在未来进行更好的治疗。”

运动员个性化咨询

研究人员的目标是开发评估工具，用于确定心肌炎是否会自发和持续愈合，或者是否需要密切监测。“对运动员来说，最好这样建议:一方面，目标是避免突然心脏死亡但另一方面，不要不必要地限制运动员的活动，”Gräni解释道。在这方面，一切临床数据有一天，图像数据将流入Insel集团的数字临床信息和控制系统(KISS)，在那里它们将被自动评估，以便为治疗医生提供诊断的可能性，对疾病病程的预测，以及最佳的治疗建议。

关注数字化和人工智能在医学领域的应用

心脏病科致力于使用最新的数字技术进行个性化医疗，这与Insel集团和伯尔尼大学的战略数字化项目是及时的。伯尔尼大学医学院致力于医学教育和研究的数字化。随着医学人工智能中心(CAIM)的建立，该大学和Insel Guppe创建了一个优秀的研究平台。它可以利用尖端技术的最新发展数字技术而且人工智能该大学医学院院长、Inselspital神经内科主任兼主任医师Claudio Bassetti博士说。

这项研究发表在心血管成像。