借助一种人工智能（AI）工具，计算机断层扫描（CT）在寻找肿瘤、出血或感染时，还揭示了动脉中的钙沉积，这是心血管疾病恶化的一个标志。这是由纽约大学朗格健康中心研究人员领导的一项新研究的结果，也是“机会性筛查”这一新趋势的一个例子，在这种筛查中，放射科医生重新利用现有的医学影像来诊断超出扫描最初设计目的的疾病。
该研究于12月4日在芝加哥举行的北美放射学会（RSNA）年会上发布，重新分析了一大批腹部CT扫描图像，这些扫描出于多种原因进行，目的是分析主动脉的一部分，这条主要动脉从心脏穿过部分腹部。研究作者随后使用这些常见扫描的数据，利用AI测量主动脉钙化量，附上一个标准评分，评估钙化水平，并用它预测一个人发生重大心血管事件的风险，包括血管阻塞（心肌梗死）。
“我们希望利用AI帮助筛选因多种原因进行的腹部CT扫描，从而更频繁和更早地发现致命的心脏病，而不是依赖专门的冠状动脉CT扫描，后者较为罕见且不总是被保险覆盖。”该研究的高级研究员、纽约大学格罗斯曼医学院放射学系Bernard和Irene Schwartz教授、临床和转化科学研究所主任Miriam A. Bredella博士说。
研究人员回顾了2013年至2023年间在纽约地区进行的3,662次CT扫描，这些扫描对象主要是老年人，他们既进行了腹部扫描（捕捉到部分主动脉），也进行了专门的冠状动脉CT扫描。
研究发现，AI辅助测量腹部扫描中因其他原因进行的主动脉钙化量，使团队能够准确预测同一人的冠状动脉钙化情况及其发生重大心血管事件的风险。研究作者表示，这一结果表明，仅凭腹部扫描就可以预测心肌梗死或其他心血管事件。
研究发现，主动脉钙化患者在三年监测期内发生重大心肌梗死或脑血管阻塞，或需要进行恢复心脏血流手术的可能性是其他人的2.2倍，实际上有324名研究参与者确实发生了这种情况。研究还显示，29%的参与者早期出现了动脉钙化迹象，而之前认为这些人没有钙化。
这一新发现支持了今年9月发表在《骨科》杂志上的另一项研究结果，该研究探讨了机会性筛查在诊断骨质疏松症中的应用。
在先前的研究中，Bredella博士及其来自麻省总医院和哈佛医学院的团队使用了一种全自动AI算法，对3,708名患者（主要是老年吸烟者和前吸烟者）的肺部癌筛查CT扫描进行了二次分析。通过分析旨在检查肺部但同时捕捉附近骨骼的扫描图像，研究人员发现所有种族和收入群体的男女中都存在严重的骨质流失迹象。
研究团队报告称，骨质疏松症在黑人患者中占38%，亚洲患者中占55%，西班牙裔患者中占56%，白人患者中占72%。机会性筛查工具还检测到了高体脂比、动脉硬化和脂肪肝，这些都与骨质流失有关。
“我们的研究表明，机会性筛查有助于诊断和治疗那些更容易患骨质疏松症的脆弱群体，特别是老年人和吸烟者。这项工作为使用机会性筛查解决骨质疏松症和心脏病预防的缺乏，以及癌症和糖尿病的筛查奠定了基础。”Bredella博士说。
不过，她指出，还需要更多的研究来确定影像数据和分析是否能充分早期识别那些有更大风险患重大冠状动脉疾病或骨质疏松症的人群，以便治疗能有效减少疾病和死亡。
主动脉钙化研究的资金支持来自美国国立卫生研究院（NIH）的资助，包括UL1TR001445、R35HL144993、R01AG065330和R01LM013344。骨质疏松症研究的资金支持来自NIH的K24DK109940。
除Bredella博士外，参与在RSNA会议上展示的研究的其他纽约大学朗格健康中心研究人员还包括共同研究员Jeffrey S. Berger博士、Soterios Gyftopoulos博士、Bari Dane博士、Eduardo Iturrate博士和Michael P. Recht博士。Judy Zhong博士（前纽约大学朗格健康中心）也参与了研究，另一位共同研究员是柏林Visage Imaging GmbH的Malte Westerhoff。
参与骨质疏松症研究的其他共同研究员包括波士顿麻省总医院和哈佛医学院的Florian Huber博士、Katherine Bunnell和Efren Flores博士；威斯康星大学麦迪逊分校的Perry Pickhardt博士；以及马里兰州贝塞斯达国立卫生研究院临床中心的Ronald Summers博士。
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