MedicalResearch.com采访对象：
Miriam A. Bredella博士，医学博士，工商管理硕士
伯纳德和艾琳·施瓦茨放射学教授及战略副主席
临床与转化科学研究所主任
纽约大学格罗斯曼医学院副院长（转化科学）
纽约大学朗格健康学院
纽约市，纽约州，10016
MedicalResearch.com: 这项研究的背景是什么？
回应： 我们每年在美国进行超过8000万次CT扫描，这些CT扫描中有很多信息未被利用，被浪费掉了。利用机会性影像或机会性筛查技术，借助AI可以自动检测和量化血管钙化、骨密度、腹部脂肪或肌肉质量。在我们的研究中，我们希望检测主动脉钙化，通过AI量化，能否预测冠状动脉钙化和主要心血管事件（如心肌梗死、心脏再血管化、中风或死亡）。
MedicalResearch.com: 主要发现是什么？
回应： 我们发现，通过AI在常规腹部CT扫描中检测到的主动脉血管钙化，能够预测冠状动脉钙化和主要心血管事件。
MedicalResearch.com: 这是一种更复杂的偶然发现形式吗？
回应： 典型的偶然发现是在影像学检查中意外发现的异常情况（例如，在胸部CT扫描中检测到肺结节，该CT扫描是为了评估肺栓塞；或在腹部CT扫描中检测到肾上腺结节，该CT扫描是为了排除肾结石）。机会性筛查不同于偶然发现，它涉及标准化的骨密度或血管钙化量化。
MedicalResearch.com: 这是否会要求所有影像都进行增强以寻找隐匿性病变？
回应： 希望未来我们能利用影像学检查中的所有信息，更好地照顾患者并检测无症状疾病。
MedicalResearch.com: 根据这项研究，您对未来研究有何建议？
回应： 常规CT扫描中的信息应与标准临床风险因素结合使用，以确定心血管风险并在患者发生心脏病或中风之前开始治疗。
引用： RSNA 2024 摘要：RSNA摘要讨论了使用AI机会性筛查腹部CT扫描以检测其他心血管疾病。
本报告（摘要编号#W7-SSCA08-5）将于2024年12月4日下午3点（中部时间）在芝加哥举行的北美放射学会（RSNA）年会上发布，题为“使用人工智能（AI）机会性评估主动脉钙化及其与冠状动脉钙化和心血管事件的关联”。
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