Cedars-Sinai 的研究人員創(chuàng)建了一種支持人工智能的工具，可以更容易地預(yù)測(cè)一個(gè)人是否會(huì)心臟病發(fā)作。
The Lancet Digital Health中描述的該工具根據(jù)向心臟供血的動(dòng)脈中斑塊的數(shù)量和組成，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了五年內(nèi)哪些患者會(huì)發(fā)生心臟病發(fā)作。
斑塊堆積會(huì)導(dǎo)致動(dòng)脈變窄，使血液難以到達(dá)心臟，增加心臟病發(fā)作的可能性。一種稱為冠狀動(dòng)脈計(jì)算機(jī)斷層掃描血管造影 (CTA) 的醫(yī)學(xué)測(cè)試會(huì)拍攝心臟和動(dòng)脈的 3D 圖像，并且可以讓醫(yī)生估計(jì)患者的動(dòng)脈狹窄程度。然而，到目前為止，還沒有一種簡(jiǎn)單、自動(dòng)化和快速的方法來測(cè)量 CTA 圖像中可見的斑塊。
“冠狀動(dòng)脈斑塊通常不被測(cè)量，因?yàn)闆]有一種完全自動(dòng)化的方法來測(cè)量，”Cedars-Sinai 生物醫(yī)學(xué)成像研究所定量圖像分析實(shí)驗(yàn)室主任、《Cedars-Sinai》高級(jí)作者 Damini Dey 博士說。研究。“測(cè)量時(shí)，專家至少需要 25 到 30 分鐘，但現(xiàn)在我們可以使用這個(gè)程序在 5 到 6 秒內(nèi)從 CTA 圖像中量化斑塊。”
Dey 及其同事分析了在澳大利亞、德國(guó)、、蘇格蘭和美國(guó)的 11 個(gè)地點(diǎn)接受冠狀動(dòng)脈 CTA 的 1,196 人的 CTA 圖像。研究人員訓(xùn)練 AI 算法測(cè)量斑塊，方法是讓它從 921 人的冠狀動(dòng)脈 CTA 圖像中學(xué)習(xí)，這些圖像已經(jīng)由訓(xùn)練有素的醫(yī)生進(jìn)行了分析。
該算法首先在 3-D 圖像中勾勒出冠狀動(dòng)脈，然后識(shí)別冠狀動(dòng)脈內(nèi)的血液和斑塊沉積物。研究人員發(fā)現(xiàn)該工具的測(cè)量值與冠狀動(dòng)脈 CTA 中的斑塊數(shù)量相對(duì)應(yīng)。他們還將結(jié)果與兩種被認(rèn)為在評(píng)估冠狀動(dòng)脈斑塊和狹窄方面高度準(zhǔn)確的侵入性測(cè)試所拍攝的圖像相匹配：血管內(nèi)超聲和基于導(dǎo)管的冠狀動(dòng)脈造影。
最后，研究人員發(fā)現(xiàn)，人工智能算法從 CTA 圖像中進(jìn)行的測(cè)量準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)了 1,611 人在五年內(nèi)的心臟病發(fā)作風(fēng)險(xiǎn)，這些人參與了一項(xiàng)名為 SCOT-HEART 試驗(yàn)的多中心試驗(yàn)。
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