JACC：AI辅助的校正左心室厚度可帮助更好的诊断肥厚型心肌病

近期，JACC杂志发表了一项关于肥厚型心肌病（HCM）诊断的研究，该研究利用心脏核磁共振和人工智能算法对左心室壁厚度（MWT）进行了优化校正。研究在三个队列中进行：健康成年人参考队列、有合并症的人群队列以及HCM患者队列。结果显示，传统的≥15 mm MWT阈值存在显著的性别偏差，而经过人口统计学调整后的LVH阈值（范围：10-17 mm）显著减少了这种偏差，并提高了HCM的诊断效能。具体而言，传统阈值将4.3%的人群分类为肥厚型，而调整后的阈值仅2.2%。此外，研究发现女性患者的绝对MWT较低但z-分数较高，表明其相对肥厚程度更高。这项研究为HCM的临床筛查提供了更准确的诊断工具，并展示了金标准与标准队列训练结合的研究方法的重要性。