左側心臟晚期衰竭是一種常常致命的疾病，僅在就影響了數十萬人。機械心臟泵可以為此類患者提供挽救生命的干預措施，但植入心臟泵的手術可能存在風險。最嚴重的風險之一是右心衰竭，即右心無法向肺部泵送足夠的血液。識別右心衰竭高風險患者可以幫助醫生更好地為患者放置心臟泵做好準備。但事實證明，預測誰面臨的風險最大是很困難的。

由猶他大學健康分校的研究人員領導的一個全國性團隊現已開發出一種方法來預測患者在放置泵手術后發生右心衰竭的個體化風險。該團隊現在正在使用該風險計算器在心臟泵放置之前和期間為每位患者提供量身定制的護理。他們的研究結果發表在《美國醫學會心臟病學雜志》上。

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對于接受左心泵植入手術的人來說，隨后發生右心衰竭的風險很高：15% 至 30%。但導致個人右心衰竭風險的大量因素使得個性化風險預測“異常困難”，該研究的第一作者、加州大學圣地亞哥分校現任心臟病學研究員Iosif Taleb 醫學博士說。塔勒布在猶他大學健康中心進行臨床研究期間幫助開發了風險計算器。

“每個患者都是獨一無二的，具有不同的健康狀況和心臟特征，”塔勒布說。“心臟泵也有特定的特征，這些因素的結合使得預測變得困難。”

猶大健康大學心臟病學教授、描述該研究的出版物的資深作者Stavros Drakos 醫學博士、哲學博士表示，“過去一直在努力預測哪些患者將接受心臟泵[也稱為心臟泵”。左心室輔助裝置(LVAD)，效果不佳，但它們在現實世界中表現不佳。” 即使模型似乎可以預測一家醫院的結果，也常常無法在另一家醫院提供準確的預測。

為了開發更準確、更廣泛使用的風險計算器，研究人員使用了來自 6 個醫療中心(包括猶他大學健康中心)的 1,125 名患者的數據。考慮到從先前存在的健康狀況到藥物和人口統計信息等變量，他們使用機器學習來生成和測試許多風險模型，并找到最能描述患者健康結果的模型。

他們的模型確定了幾個在預測患者是否會發生右心衰竭(RVF)時特別有用的變量，例如患者在初次手術前是否需要其他形式的心臟支持，以便更好地做好準備并帶來更好的結果。研究人員利用這些因素開發了一種易于使用的在線計算器，可以確定患者術后發生右心衰竭的風險百分比。

新的風險計算器稱為 STOP-RVF，比早期模型更準確地描述個人風險。重要的是，它在各種情況下都能很好地發揮作用。創建風險計算器后，研究人員通過使用它來回顧性計算另一個醫院系統中患者的風險來“檢查他們的工作”。然后，科學家們將計算器的預測與患者的現實結果進行了比較，發現他們的工具仍然能夠準確地模擬患者隨后發生右心衰竭的風險。

預測全國結果

根據來自大量不同人群的數據構建模型對于準確描述全國患者的風險至關重要。“這很重要，因為我們生活在一個非常多元化的國家，”德拉科斯說。“通過在全國各地的多個地點進行分析，包括華盛頓特區、底特律地區、加利福尼亞州、猶他州以及更廣闊的西部山區——它代表了我們國家的很大一部分。它增強了這項工作的普遍性。”

猶他大學健康中心心力衰竭和 LVAD 團隊的心臟病專家、外科醫生和護士協調員已經開始在自己的臨床實踐中使用該計算器來進行個性化護理。“它有助于為每位患者量身定制風險評估，以便在手術前做好更好的準備，”塔勒布解釋道。對于右心衰竭風險較高的患者，醫生可以推遲手術，使用不同的藥物來提高患者康復的幾率，或者考慮替代治療。

由于該計算器僅在診所使用了很短的時間，因此現在判斷它是否會改善患者的治療效果還為時過早。但 Drakos 預計它將比以前的模型更有用，因為它是使用來自多家醫院的患者群體開發的。“我們在其他醫院驗證了它，效果非常好，”他說。“但當然，時間會證明它對患者治療結果的影響有多大。”