借助AI工具，原本用于寻找肿瘤、出血或感染的计算机断层扫描（CT）图像还揭示了动脉中的钙沉积，这是心血管疾病恶化的迹象。这是由纽约大学朗格医学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图像来诊断超出扫描最初设计目的的疾病。
这项研究于12月4日在芝加哥举行的北美放射学会（RSNA）年度会议上进行了展示，研究重新分析了一大批腹部扫描图像，这些图像因多种原因而拍摄，目的是分析主动脉的一部分，即从心脏延伸到部分腹部的主要动脉。研究人员使用这些常见扫描的数据，通过AI测量主动脉钙化量，给钙化水平分配一个标准分数，并用它来预测一个人发生重大心血管事件（如血管阻塞，即心脏病发作）的风险。
“我们希望通过使用AI帮助筛查因多种原因进行的腹部CT扫描，而不是依赖于罕见且不总是被保险覆盖的冠状动脉专用CT扫描，来更频繁和更早地发现潜在致命的心脏病，”该研究的高级研究员米里亚姆·布雷德拉（Miriam Bredella，医学博士，工商管理硕士）说。布雷德拉是纽约大学格罗斯曼医学院放射学伯纳德和艾琳·施瓦茨教授及临床和转化科学研究所主任。
具体来说，研究人员回顾了2013年至2023年间纽约地区主要为老年人进行的3,662次CT扫描，其中同一患者既进行了腹部扫描（捕获了部分主动脉），又进行了冠状动脉专用CT扫描。研究人员发现，利用AI对因其他原因进行的腹部扫描中的主动脉钙化量进行测量，能够准确预测同一患者的冠状动脉钙化情况及其重大心血管事件的风险。研究结果表明，仅凭腹部扫描就能预测心脏病发作或其他心血管事件。
研究作者表示，那些有主动脉钙化的患者在三年监测期内发生重大心脏病发作、脑血管阻塞或需要进行恢复心脏血流手术的可能性高出2.2倍，这确实发生在324名研究参与者身上。研究还显示，29%的参与者之前被认为没有动脉钙沉积，但实际上存在早期迹象。
这一新发现支持了此前发表在《骨科》杂志上的一项研究结果，该研究探讨了利用机会性筛查诊断骨质疏松症的方法。
在这项早期研究中，同样借助全自动AI算法，布雷德拉及其来自麻省总医院和哈佛医学院的团队对3,708名患者（主要是老年当前和前吸烟者）进行的肺癌筛查CT扫描进行了二次分析。通过分析用于检查肺部但同时捕捉到附近骨骼图像的扫描，研究人员发现了所有种族和收入群体中男女严重的骨质流失迹象。研究团队报告称，骨质疏松症在黑人中的患病率为38%，亚洲人为55%，西班牙裔为56%，白人为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骨质疏松症高风险人群，特别是老年人和吸烟者，”布雷德拉说。“这项工作为利用机会性筛查解决骨质疏松症和心脏病预防的缺乏问题奠定了基础，同时也适用于癌症和糖尿病的筛查。”
不过，她指出，还需要进一步研究，以确定影像数据和分析是否能充分早期识别那些患重大冠状动脉疾病或骨质疏松症风险更高的个体，以便治疗证明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（National Institutes of Health）的资助，包括UL1TR001445、R35HL144993、R01AG065330和R01LM013344。骨质疏松症研究的资金支持来自美国国立卫生研究院的K24DK109940。
除布雷德拉外，参与在RSNA会议上展示的研究的其他纽约大学朗格医学中心研究人员包括共同研究员杰弗里·伯杰（Jeffrey Berger，医学博士）、索特里奥斯·吉夫托普洛斯（Soterios Gyftopoulos，医学博士，工商管理硕士，理学硕士）、巴里·丹（Bari Dane，医学博士）、爱德华多·伊图拉特（Eduardo Iturrate，医学博士）、迈克尔·赖希特（Michael Recht，医学博士）和朱迪·钟（Judy Zhong，哲学博士）。另一位共同研究员是柏林Visage Imaging GmbH公司的马尔特·韦斯特霍夫（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弗洛里安·胡贝尔（Florian Huber，医学博士）、凯瑟琳·邦内尔（Katherine Bunnell）和埃夫伦·弗洛雷斯（Efren Flores，医学博士）；威斯康星大学麦迪逊分校的佩里·皮克哈特（Perry Pickhardt，医学博士）；以及贝塞斯达美国国立卫生研究院临床中心的罗纳德·萨默斯（Ronald Summers，医学博士，哲学博士）。
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