Поддержка ведения пациентов с сердечной недостаточностью на основе воспроизводимых результатов

Сердечная недостаточность создаёт значительную клиническую, социальную и экономическую нагрузку, которая, как ожидается, будет возрастать в ближайшие годы вследствие старения населения и увеличения числа пациентов, получающих лечение по поводу сердечной недостаточности. Эта проблема особенно актуальна для регионов с более низким социально-демографическим уровнем, где возможности системы здравоохранения могут быть ограничены для оказания необходимой помощи.¹

По оценкам, мировые экономические затраты, связанные с сердечной недостаточностью, составляют 346,17 млрд долларов США.¹

В этих условиях возрастает потребность в инструментах, поддерживающих диагностику и ведение пациентов. Воспроизводимые данные 2D- и 3D-эхокардиографии играют важную роль в диагностике и мониторинге пациентов с сердечной недостаточностью.

Эхокардиография является одним из наиболее часто применяемых методов визуализации при сердечной недостаточности.2 Она предоставляет информацию об объёмах и функции камер сердца, функции клапанов, диастолической функции и гемодинамике.2 Современные достижения в области искусственного интеллекта и автоматизации способствуют получению результатов, необходимых для поддержки диагностики и ведения пациентов с сердечной недостаточностью.

Инструменты визуализации, обеспечивающие воспроизводимые результаты, играют важную роль в диагностике и мониторинге течения сердечной недостаточности. Современные клинические рекомендации поддерживают использование методов эхокардиографии, включая оценку продольной деформации миокарда и 3D-анализ объёмов и функции левого и правого желудочков.