美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院和威斯康星大學(xué)的研究人員證明，與目前的標(biāo)準(zhǔn)方法(例如弗雷明漢風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分(FRS)和人體質(zhì)量)相比，使用人工智能分析CT掃描可以對(duì)重大心血管事件進(jìn)行更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。指數(shù)(BMI)。


僅在美國(guó)，每年就進(jìn)行超過(guò)8000萬(wàn)次人體CT掃描，但是通常忽略了有關(guān)人體成分的寶貴預(yù)后信息。例如，在這項(xiàng)研究中，進(jìn)行常規(guī)結(jié)腸直腸癌篩查的腹部掃描揭示了與心臟相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的重要信息-當(dāng)使用AI分析圖像時(shí)。

該研究比較了源自圖像處理算法的基于CT的自動(dòng)人體成分生物標(biāo)記物相對(duì)于常規(guī)使用的臨床參數(shù)預(yù)測(cè)主要心血管事件和總體存活率的能力。研究人員發(fā)現(xiàn)，基于CT的測(cè)量在預(yù)測(cè)下游不良事件(包括死亡或心肌梗塞，腦血管意外或充血性心力衰竭)方面比FRS和BMI更準(zhǔn)確。結(jié)果發(fā)表在《柳葉刀數(shù)字健康》上。

美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院臨床中心，該研究的高級(jí)作者羅納德·M·薩默斯(Ronald M. Summers)博士說(shuō)：“我們發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)化措施比已建立的臨床生物標(biāo)志物能提供更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估?！薄斑@表明了一種利用人工智能方法來(lái)利用嵌入在所有此類(lèi)掃描中的生物特征數(shù)據(jù)的潛力，這些生物特征數(shù)據(jù)還可以用于其他各種適應(yīng)癥，并獲得可以幫助人們更好地了解其整體健康狀況和嚴(yán)重不良事件風(fēng)險(xiǎn)的信息?！?br>
該研究在腹部CT掃描上使用了五個(gè)AI計(jì)算機(jī)程序，以準(zhǔn)確測(cè)量肝臟體積和脂肪變化，內(nèi)臟脂肪體積，骨骼肌體積，脊柱骨礦物質(zhì)密度和動(dòng)脈狹窄。研究人員發(fā)現(xiàn)，不僅可以基于自動(dòng)CT的生物標(biāo)記物的組合與FRS和BMI相比在預(yù)測(cè)任何癥狀出現(xiàn)之前預(yù)測(cè)心血管事件和死亡方面均具有可喜的優(yōu)勢(shì)，而且實(shí)際上是主動(dòng)脈鈣化的CT測(cè)量，即鈣沉積物的堆積。在主要的心血管事件和總體生存率方面，僅主動(dòng)脈瓣明顯優(yōu)于FRS。

研究人員還觀察到，BMI不能很好地預(yù)測(cè)心血管事件和總生存，并且所有五項(xiàng)基于CT的自動(dòng)測(cè)量指標(biāo)在不良事件預(yù)測(cè)方面均明顯優(yōu)于BMI。

威斯康星大學(xué)醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院的醫(yī)學(xué)博士Perry J. Pickhardt表示：“這種機(jī)會(huì)性地使用其他基于CT的生物標(biāo)記物為醫(yī)生已經(jīng)在做的事情提供了客觀價(jià)值。”“這種自動(dòng)化過(guò)程不需要對(duì)患者進(jìn)行額外的時(shí)間，精力或放射線(xiàn)照射，但是這些預(yù)后措施有一天可能通過(guò)癥狀前檢測(cè)到心血管升高或其他健康風(fēng)險(xiǎn)而影響患者的健康。”

這項(xiàng)研究基于先前設(shè)計(jì)Summers博士在NIH臨床中心放射學(xué)和影像科學(xué)系實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行的AI算法以及他先前與Pickhardt博士的合作來(lái)開(kāi)發(fā)，訓(xùn)練，測(cè)試和驗(yàn)證用于測(cè)量的全自動(dòng)算法的努力身體成分采用腹部CT。研究人員計(jì)劃在其他研究中測(cè)試這種方法，包括種族更加多樣化的人群。