AI算法准确预测5年内心脏病发作风险

Cedars-Sinai医学中心的研究人员开发的一种新的人工智能工具可以准确测量冠状动脉中的斑块沉积，并预测患者在五年内患心脏病的风险。该工具在部署到诊所之前需要进一步验证，但承诺在几秒钟内自动实现以前需要训练有素的专家长达30 分钟才能完成的工作。

称为计算机断层扫描血管造影 (CTA) 的扫描是医生目前可以用来评估心脏病患者的最佳工具之一。最近发现冠状动脉内斑块沉积的 CTA 成像是预测患者近期心脏病发作可能性的最佳方法。

“冠状动脉斑块通常不被测量，因为没有一种完全自动化的方法，”新研究的资深作者，来自 Cedars-Sinai 生物医学成像研究所的 Damini Dey 说。“测量时，专家至少需要 25 到 30 分钟，但现在我们可以使用这个程序在 5 到 6 秒内从 CTA 图像中量化斑块。”

为了创建该工具，研究人员首先使用来自 921 名患者的 CTA 图像数据集训练了一种算法来识别斑块沉积。然后，该工具在来自数百名患者的一组测试图像上进行了验证，提供的结果与人类专家读者几乎完全一致。

接下来，研究人员研究了该工具预测未来心脏病发作的能力。在为该工具设置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——在 CTA 的五年内发生心脏病发作的高风险和低风险成像。

“……我们的研究首次验证了使用侵入性参考标准从 CCTA 进行动脉粥样硬化量化的深度学习方法，并且首次证明了基于深度学习的斑块测量对心脏事件风险的预测价值，”研究人员写道新的研究。

这项技术当然还处于早期阶段，所以不要指望很快就会找到人工智能医生给你心脏健康建议。需要更大规模的研究来更好地训练针对不同患者群体的算法。即使技术得到优化，在患者访问方面仍然存在重大障碍，因为 CTA 成像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未来的激动人心的证明。未来，人工智能工具可以快速分析诊断影像，为患者提供即时风险报告。Dey 乐观地认为，这些人工智能工具可以应用到当前的临床工作流程中，以帮助为医生和患者做出治疗决策提供信息。

“需要进行更多的研究，但我们有可能能够根据使用此标准测试成像的斑块的数量和组成来预测一个人是否以及多长时间可能会心脏病发作，”Dey 说。

这项新研究发表在《柳叶刀数字健康》杂志上。

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