Rezultate preconizate etapa 1 – Crearea unei platforme bazate pe inteligență artificială pentru evaluarea personalizată a riscului cardiovascular și miocarditei post-COVID

Rezultate realizate in cadrul etapei 1 – Platformă bazată pe inteligență artificială pentru evaluarea personalizată a riscului cardiovascular și miocarditei post-COVID

S-au integrat două soluții tehnologice bazate pe imagistică cardiovasculară bazate pe inteligență artificială: (1) pentru cuantificarea inflamației coronariene și a țesutului adipos perivascular prin Angio CT multislice, respectiv (2) pentru cuantificarea inflamației miocardice, prin tehnici de RMN cardiac. A fost definit modelul de deep learning utilizat pentru ambele aplicații de imagistică (Angio CT și RMN), s-a creat platforma de încărcare a datelor imagistice și s-au selectat parametrii imagistici utilizați în algoritmi. Totodată, s-au selectat parametrii clinici și biochimici incluși în algoritmii de deep learning. Fiecare set de date incluse în soluția de inteligență artificială a fost selectat pe baza unui studiu privind puterea predictivă a fiecărei caracteristici, în cele 2 aplicații distincte – pentru evaluarea inflamației pericoronariene și pentru evaluarea inflamației miocardice.

Pentru componenta de AngioCT, personalul coordonatorului proiectului a furnizat setul de date imagistice CT, utilizate pentru analiza inflamației țesutului epicardic din jurul plăcilor coronariene la un total de 300 de artere coronariene. Pentru componenta de RMN, s-au selectat un număr de 100 imagini RMN ale unor pacienți cu miocardită postCOVID. S-au dezvoltat algoritmii de deep learning utilizați în procesările RMN, pe baza analizei unui număr de 1211 de imagini RMN extrase dintr-o bancă de date imagistice, fiind furnizate și seturile de date clinice și de laborator necesare pentru dezvoltarea algoritmilor de evaluare a miocarditei postCOVID.

Rezultate preconizate etapa 2  -Obținerea unui prototip testat si validat de evaluare a riscului cardiovascular și miocarditei postCOVID

Rezultate realizate in cadrul etapei 2 – Prototip pentru postprocesarea imaginilor RMN in vederea evaluarii riscului cardiovascular si miocarditei postCOVID. 

Prototipul se bazează pe utilizarea platformei de inteligență artificială dezvoltate în etapa 1, continand algoritmi de postprocesare a imaginilor RMN care au fost testate si validati pentru cuantificarea inflamatiei miocardice, a riscului cardiovascular si miocarditei postCOVID. 

Au fost integrate componentelor în cadrul sistemului, validarea prototipului făcându-se prin testarea soluției în mediul relevant clinic, prin  integrarea datelor clinice, de laborator și imagistice în algoritmii de AI. Au fost testate comunicațiilor dintre terminale și server la nivelul platformei cloud cu dezvoltarea interfaței de utilizator, alimentându-se platforma cu input-uri imagistice și clinice din banca de date existentă la centru. Testarea platformei în condiții reale în laboratorul de imagistică cardiacă a fost efectuată în comun de către echipele de cercetători din cadrul celor 3 parteneri, care au testat platforma pe un eșantion de 1000 seturi imagistice CT și RMN. Totodată, a fost finalizat prototipul platformei și sistemului integrat.

Rezultate preconizate în etapa 3 – Validarea prototipului prin testarea soluției  în mediul relevant pentru a dezvolta un instrument de predicție a riscului cardiovascular post-COVID bazat pe inteligență artificială

Rezultate obținute în etapa 3 – Instrument de predicție a riscului de MACE  la pacienții post-COVID bazat pe inteligență artificială.
Prototipul bazat pe inteligență artificială dezvoltat în etapele precedente a fost validat în mediul clinic relevant, testându-se astfel funcționalitatea instrumentului de predicție a riscului cardiovascular postCOVID bazat pe postprocesarea datelor clinice, AngioCT și RMN. În final, funcționalitatea instrumentului de predicție a fost demonstrată pe baza corelării predicției cu rata de apariție a evenimentelor cardiovasculare majore în perioada de urmărire clinică. Instrumentul de predicție a riscului cardiovascular postCOVID, dezvoltat prin proiect face obiectul unei solicitări de brevetare depuse la OSIM în anul 2024.

Prezentare succintă a proiectului

În acest proiect a fost dezvoltată o soluție inovativă, bazată pe inteligență artificială, de evaluare personalizată a riscului cardiovascular la pacienții post infecție COVID, care integrează două soluții tehnologice bazate pe imagistică cardiovasculară reprezentate printr-o componentă inteligență artificială pentru cuantificarea inflamației de la nivelul plăcii coronariene și a țesutului adipos perivascular prin Angio CT multislice, respectiv o componentă bazată pe inteligență artificală pentru cuantificarea inflamației de la nivelul țesutului miocardic, prin tehnici avansate de postprocesare a imaginilor de RMN cardiac. Au fost integrate componente în cadrul sistemului, testarea platformei în condiții reale în laboratorul de imagistică cardiacă a fost efectuată în comun de către echipele de cercetători din cadrul celor 3 parteneri.
Instrumentul dezvoltat prin proiect reprezintă un sistem integrativ bazat pe inteligență artificială de calculare a riscului cardiovascular postCOVID, bazat pe factori de risc clinici, demografici, parametrii de laborator şi imagistică cardiovasculară avansată prin angio computer tomografie coronariană și rezonanță magnetică cardiacă, sistem denumit CardioCovRisk. Sistemul de calculare CardioCovRisk s-a realizat pentru estimarea riscului de a dezvolta un eveniment cardiovascular pe un interval de 5 ani atât la populaţia sănătoasă cât şi la pacienţii cu comorbidităţi asociate, după infecție cu virusul SARS-COV-2. Metoda de calculare a riscului cardiovascular prin scorul CardioCovRisk şi formulele de calcul utilizate pot fi adaptate pentru dezvoltarea unui program de calculator (software) şi care poate fi utilizat pe dispozitive inteligente de tip smartphone sau tabletă.
Prototipul bazat pe inteligență artificială dezvoltat în etapele precedente a fost validat în mediul clinic relevant, testându-se astfel funcționalitatea instrumentului de predicție a riscului cardiovascular postCOVID bazat pe postprocesarea datelor clinice, AngioCT și RMN. În final, funcționalitatea instrumentului de predicție a fost demonstrată pe baza corelării predicției cu rata de apariție a evenimentelor cardiovasculare majore în perioada de urmărire clinică. Instrumentul de predicție a riscului cardiovascular postCOVID, dezvoltat prin proiect face obiectul unei solicitări de brevetare depuse la OSIM în anul 2024 (Nr. A/00288 din 03.06.2024).

Disseminari:

Lista publicații in extenso în reviste ISI cu FI, cu acknowledgement CARDIO-COV

1. Benedek T, Marton-Popovici M – Cardiac Biomarkers in 2022 – a Vital Tool for Emergency Care. Journal of Cardiovascular Emergencies. 2022;8(3): 43-53. https://doi.org/10.2478/jce-2022-0012, ISI cu IF 0.4
2. Szabo E, Bordi L, Mihaila T, Tolescu C, Benedek I – Cardiac Magnetic Resonance Features Associated with the Risk of Cardiac Arrest in Patients with Acute Myocardial Infarction. Journal of Cardiovascular Emergencies. 2022; 8(3): 54-58. https://doi.org/10.2478/jce-2022-0011, ISI cu IF 0.4

Lista lucrărilor prezentate la congrese internaționale, cu acknowledgement CARDIO-COV

1. Mihaila T, Benedek I, Rosca A, Halatiu VB, Rodean IP, Matyas BB, Ion BN, Benedek T – Myocardial edema at CMR imaging end evolution of ventricular function following COVID-19 myocarditis – insights from the CARDIOCOV study, European Heart Journal – Cardiovascular Imaging, Vol. 24, Suppl. 1, jead119.251, https://doi.org/10.1093/ehjci/jead119.251, ISI cu IF 9.13

2. Blindu E, Benedek I, Rodean I, Halatiu B, Rat N, Tolescu C, Mihaila T, Rosca A, Matyas BB, Szabo E, Gerculy R, Pasaroiu D, Benedek T – Regional differences in the level of inflammation between right and left sided coronary arteries: a cardiac CT study of epicardial fat attenuation index, European Heart Journal – Cardiovascular Imaging, Vol. 24, Suppl. 1, jead119.280, https://doi.org/10.1093/ehjci/jead119.280, ISI cu IF 9.13
3. Botond Mátyás, Imre Benedek, Diana Opincariu, Emanuel Blîndu, Aurelian Roșca, Theodora Benedek – Assessment of the pericoronary adipose tissue inflammation using CCTA and artificial intelligence in postCOVID patients. Congresul Național de Cardiologie Sinaia, 21-24 septembrie
4. Diana Opincariu – Metode imagistice de evaluare a plăcii vulnerabile – A XXII-a Conferință Națională de Cardiologie cu Participare Internațională CardioNET, Târgu Mureș, 29 iunie – 1 iulie 2022
5. Diana Opincariu – Inter-relația dintre fenotipul CCTA al plăcilor vulnerabile precursoare în funcție de tipul de sindrom coronarian acut provocat – A XXII-a Conferință Nmațională de Cardiologie cu Participare Internațională CardioNET, Târgu Mureș, 29 iunie – 1 iulie 2022
6. Halatiu B. Correlations between elevated levels of lipoprotein A and the risk to develop heart failure after an acute coronary syndrome. Heart Failure Congress 20-23 mai, Praga
7. Tolescu C. A rare case of COVID infection associated with atrial septal defect. A XXIII-a Conferință Națională de Cardiologie cu Participare Internațională CardioNET, Târgu Mureș, 21 iunie – 23 iunie 2023
8. Tolescu C. COVID infection and cardiovascular comorbidity in a pregnant woman. A XXIII-a Conferință Națională de Cardiologie cu Participare Internațională CardioNET, Târgu Mureș, 21 iunie – 23 iunie 2023
9. P. Rodean, V. B. Halațiu, I. Benedek, T. Benedek. Markerii de vulnerabilitate a plăcii coronariene determinați prin CCTA se asociază cu creșterea scorului de risc Cariheart, integrând inflamația și fenotipul plăcii ca un predictor semnificativ al  sindromului  coronarian  acut. Congresul Național de Cardiologie. Sinaia18-21 septembrie 2023
10. Rodean I. Lipoprotein A and the risk of developing left ventricle systolic disfunction in the immediatepost-acute coronary syndrome. Heart Failure Congress 2024. 11-14 mai, Lisabona
11. Benedek T – Tehnologii digitale și inteligența artificiala în imagistica cardiacă. Tehnologia si iHealth in Medicina secolului XXI, a II ediție, Târgu Mureș, 17-19 aprilie 2024
12. Benedek I – Noutăți în imagistica CT la pacientul cardiovascular. Conferința Națională de Medicină Internă. Iași, 5-7 iunie 2024
13. Halatiu B. Efficacy of combination theraphy with statin and ezetimibe versus high dose statin monotheraphy in seconfary prevention in high risk patients. ESC Congress 2024. 30 august-2 septembrie, Londra