研究人员开发出能预测5年内心脏病发作风险的AI精确算法

由雪松西奈医疗中心的研究人员开发的一种新的人工智能工具能够准确测量冠状动脉中的斑块沉积并预测病人在五年内遭受心脏病发作的风险。虽然该工具在部署到诊所之前还需要进一步验证，但它有望在几秒钟内自动完成训练有素的专家需要30分钟才能完成的工作。

被称为计算机断层扫描血管造影(CTA)的扫描是医生目前掌握的评估心脏病患者的最佳工具之一。最近发现，对冠状动脉内的斑块沉积进行CTA成像是预测病人在不久的将来发生心脏病的可能性的最佳方法。

“冠状动脉斑块通常不能被测量，这是因为没有一个完全自动化的方法，”新研究的论文第一作者、来自雪松西奈的生物医学成像研究所的Damini Dey说道，“当它被测量时，专家至少需要25到30分钟，但现在我们可以用这个程序在5到6秒内从CTA图像中量化斑块。”

为了创建这个工具，研究人员首先训练了一种算法，他们用921名患者的CTA图像数据集来识别斑块沉积。然后，该工具在几百名患者的图像测试集上得到了验证，其结果跟人类专家读者接近完全一致。

之后，研究人员考察了该工具对未来心脏病发作的预测能力。在为该工具设定了一些斑块体积阈值后，研究人员发现它可以准确地将患者分为两类--那些在CTA成像后五年内发生心脏病的高风险和低风险的患者。

研究人员在论文中写道：“......我们的研究代表了使用有创参考标准对CCTA的动脉粥样硬化定量的深度学习方法的首次验证，同时也是基于深度学习的斑块测量对心脏事件风险的预测价值的首次证明。”

对于这项技术来说，现在当然是早期阶段，所以不要指望很快就能找到AI医生给你提供心脏健康建议。研究人员还需要展开更大规模的研究以便在不同的患者群体中更好地训练算法。另外，即使技术得到了优化，在患者使用方面仍将存在重大障碍，因为CTA成像并不是一种廉价或容易获得的诊断方法。

然而这项新研究是对医学可能的未来的一个令人兴奋的展示。在这个未来，AI工具可以迅速分析诊断成像从而向患者提供即时的风险报告。Dey乐观地认为，这类AI工具可以实施到当前的临床工作流程中以帮助医生和患者做出明智的治疗决定。

Dey表示：“需要进行更多的研究，但我们有可能根据这种标准测试所成像的斑块的数量和组成来预测一个人是否和多长时间内可能会有心脏病发作。”

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