當心臟中的電波在心律失常的情況下失控時，可能會發(fā)生猝死。為了挽救處于危險中的患者的生命，醫(yī)生目前植入一個小型除顫器來感知心律失常的發(fā)作并使心臟恢復(fù)正常節(jié)律。但仍然存在一個棘手的問題：醫(yī)生應(yīng)該如何決定哪些患者真正需要一種侵入性的、昂貴的電子植入物，而這種植入物本身并不沒有健康風(fēng)險?
為了解決這個問題，約翰霍普金斯大學(xué)的跨學(xué)科團隊開發(fā)了一種非侵入性 3D 虛擬心臟評估工具，以幫助醫(yī)生確定特定患者是否面臨危及生命的心律失常的最高風(fēng)險，并且是否會從除顫器植入中獲益最多。在 5 月 10 日在線期刊Nature Communications上發(fā)表的一項概念驗證研究中，該團隊報告稱，其新的數(shù)字方法產(chǎn)生的預(yù)測比傳統(tǒng)方法更準確?，F(xiàn)在大多數(shù)醫(yī)生都使用不精確的抽血測量。
“在預(yù)測未來心律失常事件方面，我們的虛擬心臟測試顯著優(yōu)于現(xiàn)有的幾種臨床指標，”該大學(xué)首任 Murray B. Sachs 生物醫(yī)學(xué)工程教授 Natalia Trayanova 說道。 “這種非侵入性和個性化的虛擬心臟風(fēng)險評估可以幫助預(yù)防心臟性猝死，并讓沒有風(fēng)險的患者避免不必要的除顫器植入。”
Trayanova 是開發(fā)基于個性化成像的心臟計算機模型的先驅(qū)，他監(jiān)督了這項研究，并且是該期刊文章的高級作者。她在約翰·霍普金斯大學(xué)任教。懷廷工程學(xué)院及其醫(yī)學(xué)院，她是該大學(xué)計算醫(yī)學(xué)研究所的核心教員。在這項研究中，她與心臟病專家、約翰·霍普金斯大學(xué)醫(yī)學(xué)院副教授 Katherine C. Wu 合作，她的研究重點是磁共振成像< a i=2> 改善心血管風(fēng)險預(yù)測的方法。
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