放射学中人工智能（AI）一个有前景的领域是在患者接受的任何计算机断层扫描（CT）中对各种疾病进行机会性筛查。
布莱根妇女大学的研究人员最近进行了一项研究，使用 AI 在风湿科诊所中炎症水平升高的患者的任何 CT 扫描中筛查心脏病迹象。对 2000 多名患者的 AI 筛查发现，超过 50％的患者有可检测到的冠状动脉钙水平，表明他们已经患有早期冠状动脉疾病（CAD）。
许多患者因肺炎或肺癌等与心脏病完全无关的病症接受胸部 CT 扫描。然而，这些扫描也可能偶然发现冠状动脉钙化，这是 CAD 的关键指标，但钙常常未被报告或未被跟进。现在，AI 提供了一个机会，即使是回顾性地查看扫描，以发现冠状动脉疾病风险较高的患者，并在他们出现任何症状之前标记他们进行随访。
参与该研究的布莱根妇女医院心血管成像项目副主任、心脏计算机断层扫描主任 Ron Blankstein 医学博士解释说：“我们发现，当您将 AI 应用于这些非心脏胸部 CT 时，有可能检测到可能被忽视的患者的冠状动脉钙化。”
Blankstein 解释说，AI 现在可以分析这些图像并量化冠状动脉中存在的钙化斑块，即使扫描的目的不同。
与布莱根妇女医院的心脏成像师兼心脏 - 风湿病诊所主任 Brittany Nicole Weber 医学博士、哲学博士领导的团队合作，并与 Nanox AI 合作，他们在心血管计算机断层扫描协会（SCCT）2024 年会议上展示了他们的研究结果。AI 用于分析约 2500 名患有自身免疫性疾病（如狼疮和类风湿性关节炎）患者的 CT 扫描。研究表明，这些患者中超过 50％的钙化斑块水平较高，心血管事件（如心脏病发作）的风险显著增加。冠状动脉斑块上的炎症是导致心脏病发作的关键因素之一，该研究观察了这些患有炎症性疾病的患者是否处于高风险，答案是肯定的。
这种机会性筛查在炎症性疾病患者中尤为相关，炎症会加速斑块形成并增加斑块破裂等事件的可能性，从而导致心脏病发作。Blankstein 强调，炎症是心脏病的一个强有力的危险因素，这些发现为医生提供了有价值的信息，使他们能够在高危患者出现症状或因心脏病发作被送往急诊室之前采取更积极的预防策略。
该研究的结果也为炎症在心血管健康中起关键作用的证据不断增加做出了贡献，使基于 AI 的筛查成为早期干预的有力工具。Blankstein 解释说：“一旦我们在这些患者中检测到钙化，我们可以加强他们的治疗，无论是降低低密度脂蛋白胆固醇、控制血压，还是用秋水仙碱等药物治疗炎症。”
AI 在心血管成像中的未来前景更加广阔。Blankstein 设想 AI 无缝集成到电子病历（EMR）系统中，标记出可能被忽视的高危患者。许多心脏病学专家认为，CT 筛查将成为筛查患者低水平疾病的主要预防工具，以便他们能够在出现症状或心脏病发作前数年或数十年开始药物治疗。AI 机会性筛查对于发现可以从早期他汀类药物治疗中受益以避免晚年出现任何心脏问题的患者将大有帮助。
Blankstein 说：“AI 对医院 PACS 系统中存储的数百万次胸部 CT 进行筛查并识别出隐藏冠状动脉疾病患者的潜力可能会彻底改变预防心脏病学。”这项技术可以通过超越传统的风险因素并直接查看诊断成像结果，为人群健康筛查工作提供显著的推动。
随着 AI 不断提高心血管疾病检测的准确性和效率，Blankstein 相信它将导致更早的干预和更好的患者结果。他说：“这不仅是识别疾病，还在于改善患者和医生的行为以降低风险。”
这种对使用 AI 进行机会性筛查的兴趣日益浓厚，可能很快导致其被广泛采用，使其成为减轻全球心血管疾病负担的有价值工具。机会性筛查对卫生系统也具有经济价值，因为它们可以在不投入额外资源用于专门筛查项目和占用额外扫描仪时间的情况下对患者进行筛查。虽然目前机会性 AI 筛查没有报销，但卫生系统可以根据纳入心脏病学项目的额外患者以及下游的检测、治疗和门诊访问获得投资回报率。
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