牛津大学研究人员开发的一种AI工具可以通过常规心脏扫描提前五年预测一个人发生心力衰竭的风险，有望彻底改变早期诊断方式。
这款新型人工智能驱动工具分析心脏CT扫描结果，找出人眼无法察觉的心脏周围组织的细微变化，从而实现更早的诊断。
研究人员表示，该技术可以帮助医生更早干预，通过比当前方法更早地识别高风险患者，从而改善长期治疗效果。
该研究成果已发表在《美国心脏病学会杂志》上。
牛津AI工具可86%准确率预测五年内心力衰竭风险
由查拉兰博斯·安东尼亚德斯教授领导的牛津大学拉德克利夫医学系研究人员开发了该工具，用于识别心脏周围脂肪的纹理变化，这些变化表明下方的心肌存在炎症且不健康。这些变化在常规医学影像中是人眼无法察觉的。
该AI工具基于来自九个NHS信托机构的59,000多名个体的数据进行训练，这些人在接受心脏CT扫描后被追踪观察了十年。该工具评估心脏脂肪情况和五年内心力衰竭风险，以识别疾病的早期迹象。
随后，该工具使用英格兰另外13,424人的扫描结果进行测试，算法能够以86%的准确率预测一个人在接下来五年内发生心力衰竭的风险。
高风险患者发生心力衰竭的可能性是低风险患者的20倍
研究发现，最高风险组的人发生心力衰竭的可能性是最低风险组的20倍。最高风险组的人在五年内发生心力衰竭的几率约为四分之一。
该AI工具能够比以往更早地识别出最有可能发生心力衰竭的患者。
安东尼亚德斯教授表示："我们利用生物科学和计算技术的发展在心力衰竭治疗方面取得了重大进展。我们的新型AI工具能够接收心脏CT扫描数据，并为每位患者生成绝对风险评分，无需任何人工干预。虽然这项研究使用了心脏CT扫描，但我们目前正在努力将这种方法应用于任何原因进行的胸部CT扫描。"
"这将帮助医生就最佳治疗方案做出更明智的决策，为高风险患者提供最密集的治疗。我们希望，如果该程序在全国范围内推广，它可以通过帮助患者延长健康寿命来减轻医院的压力。"
该AI工具为医生在心力衰竭护理和治疗决策方面提供额外支持。
研究人员正在寻求监管批准，以便在NHS范围内推广该工具。他们希望将该工具添加到全国医院放射科进行的常规心脏CT扫描分析中。
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