人工智能技术可能用于在致命血栓形成前进行检测。
据东京大学的科学家称，他们已经创造了一种非侵入性方法，可以实时观察血液中的凝血活动。
研究人员在该大学的一份新闻稿中分享说，这种新的人工智能工具使用强大的显微镜实时监测血小板。
血小板是帮助形成血栓以止血的微小血细胞，在心脏病，特别是冠状动脉疾病中发挥着“关键作用”，研究的主要作者广濑一利博士表示。
如果血小板数量过高，会增加血栓的风险。
为了预防危险的血栓，冠状动脉疾病患者通常接受抗血小板药物治疗。
然而，准确评估这些药物在每个个体中的效果仍然具有挑战性，这使得监测血小板活动成为医生和研究人员的重要目标，广濑在新闻稿中说。
传统的监测血小板活动的方法通常依赖于间接测量或侵入性程序。
使用AI工具，高倍显微镜就像一个“超高速摄像机，可以拍摄流动中的血细胞的清晰图像”，东京大学化学系助理教授周宇奇在新闻稿中说。
“就像交通摄像头捕捉道路上的每一辆车一样，我们的显微镜每秒捕捉数千张运动中的血细胞图像，”他说。“然后我们使用人工智能来分析这些图像。”
AI可以区分单个血小板（“像一辆车”）、血小板团块（“像交通堵塞”）甚至附带的白细胞（“像被堵在路上的警车”），周宇奇描述道。
“这项技术之所以突出，是因为它允许医生直接观察血液中的血小板，并实时测量它们如何相互作用并形成团块，”东京大学化学系教授神田圭介在新闻稿中说。
“我们的研究表明，它对冠状动脉疾病患者非常有效，这是心肌梗死最常见的原因，也是美国和全球的主要死亡原因之一，”他补充说。
当研究人员对200多名患者测试该技术时，他们发现心脏问题更严重的患者血液中的团块更多。
从患者手臂抽取的血液样本用该工具测试的结果几乎与直接从心脏动脉采集的血液结果相同，他们指出。
德克萨斯州的急诊医生兼AI专家卡斯特罗描述了这对患者护理的影响意义重大。
“今天，我们依靠间接实验室标记或侵入性导管实验室血液抽取来判断血栓风险，”未参与该研究的卡斯特罗告诉福克斯新闻数字版。
“这项技术将普通的静脉采血变成血小板行为的实时遥测，几秒钟内就能给出答案，而不是几个小时。”
研究人员表示，这些进展有可能改变冠状动脉疾病患者的护理标准。
“通常，如果医生想了解动脉中发生的情况，尤其是冠状动脉，他们需要进行侵入性操作，比如通过手腕或腹股沟插入导管来收集血液，”广濑说。
在对该工具有效性的研究中，从手臂静脉抽取的常规血液样本显示的结果几乎与直接从心脏动脉采集的血液结果相同。
“我们发现，仅仅从手臂静脉抽取常规血液样本就可以提供有关动脉中血小板活动的有意义信息，”他说。
神田同意该工具可以实现更安全、更个性化的治疗。
“目前，医生通常给予血液稀释药物并希望它们起作用，”他说。“有了这种方法，他们实际上可以看到治疗是否对每个患者都有效。”
卡斯特罗警告说，这项技术尚未准备好广泛使用。
“显微镜是尖端研究设备，还不是床边设备，”他告诉福克斯新闻数字版。“我们需要小型化和降低成本，才能让每个急诊室都能使用它。”
展望未来，经过进一步研究，卡斯特罗设想这一创新可能会改变患者的即时护理决策。
“五年后，我想象有一种即时护理分析仪，让我能够快速安全地调整抗血小板药物和氧气滴定，为我面前的患者服务，”他说。
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