Úvod: Analýza tělesného složení pomocí ct vyšetření se v současnosti ukazuje jako významný prognostický nástroj u pacientů s indikací k transkatétrové implantaci aortální chlopně (tAVi). Její rutinní využití v klinické praxi je však limitováno složitostí dostupného softwaru a vysokými technickými nároky. naším cílem bylo vyvinout a validovat webovou aplikaci, která by zjednodušila používání existujícího softwaru AutoMAticA při hodnocení tělesného složení v rámci předintervenčního vyšetření před tAVi. Metody: Vyvinuli jsme webové rozhraní integrující již validovaný software AutoMAticA, který využívá umělou inteligenci pro automatickou segmentaci tkání. Systém analyzuje předintervenční ct snímky a auto- maticky vypočítává index kosterního svalstva, objem viscerálního a podkožního tuku. Aplikace zpracovává soubory DicoM a generuje přehledné reporty včetně segmentovaných snímků a kvantitativních parametrů. Výsledky: testování systému prokázalo průměrnou dobu analýzy 21 sekund od nahrání snímků po zobrazení výsledků. uživatelské hodnocení pěti klinickými lékaři potvrdilo jednoduchost použití a klinickou využitel- nost. Analýza ilustrativních případů odhalila významné rozdíly mezi hodnocením pomocí BMi a ct analýzou tělesného složení, například u případů sarkopenické obezity nebo zachované svalové hmoty, které by při použití samotného BMi zůstaly neodhaleny. Závěr: Vyvinuté uživatelské rozhraní představuje praktické řešení pro hodnocení tělesného složení u pacientů před tAVi. Systém efektivně překlenuje mezeru mezi pokročilými analytickými možnostmi validovaného softwaru AutoMAticA a klinickou praxí díky intuitivnímu uživatelskému rozhraní. toto řešení by mělo v budoucnu umožnit přesnější stratifikaci rizika a individualizovanější přístup k pacientům s indikací k TAVI.

Background: CT-derived body composition analysis has emerged as a powerful prognostic tool for TAVI patient outcomes. However, widespread clinical implementation remains limited by complex software requirements and technical expertise barriers. This study aims to develop and validate an accessible web-based interface that streamlines the implementation of existing AutoMATiCA's validated CT-based body composition assessment in the pre-TAVI evaluation workflow. Methods: We developed a web-based interface integrating the validated AutoMATiCA's AI-driven segmentation software for automated body composition assessment. The system analyses pre-procedural CT scans to quantify Skeletal Muscle Index, Visceral Adipose Tissue, and Subcutaneous Adipose Tissue. The interface accepts DICOM files and patient data, generating comprehensive reports including segmented images and measurements. Results: System evaluation demonstrated an average analysis time of 21 seconds from upload to results display. User experience assessment with five clinicians showed unanimous positive feedback regarding acces- sibility and utility. Technical validation confirmed accurate tissue segmentation and quantification capabilities. Analysis of illustrative cases demonstrated significant discrepancies between BMI-based assessment and CT-derived body composition analysis, revealing conditions such as sarcopenic obesity and preserved muscle mass that would be missed by BMI evaluation alone. Conclusion: This technical solution provides an accessible, integrated approach to body composition assessment in TAVI patients. Building upon the validated AutoMATiCA software, the system successfully bridges the gap between complex analysis capabilities and clinical practicality through an intuitive user interface. This solution should enable more precise risk stratification and a more individualized approach to patients indicated for TAVI in the future.

Cardiac Surgery Faculty of Medicine Palacky University Olomouc the Czech Republic

Complex Cardiovascular Center Hospital AGEL Třinec Podlesí Třinec the Czech Republic

Department of Physiology Faculty of Medicine Masaryk University Brno the Czech Republic

Faculty of Electrical Engineering and Computer Science VSB Technical University of Ostrava Ostrava the Czech Republic

References provided by Crossref.org