斯丹福健康的心脏与血管研究所采用了一种新的AI算法，帮助医生通过CT扫描（更常见的名称为计算机断层扫描）快速识别冠状动脉疾病的早期迹象。10月21日，斯丹福医院的技术员凯利·库蒂纳斯（Kelly Koutinas）、心脏病学主任大卫·希博士（Dr. David Hsi）和大卫·克莱因博士（Dr. David Klein）讨论了新GE Revolution CT扫描仪的特点。
斯丹福健康是康涅狄格州第一个实施这种特定软件的医疗系统，该软件由旧金山的BunkerHill Health开发。目前，斯丹福健康已经使用AI分析进行了超过2000次胸部CT扫描。
“你可以想象FDA批准了许多AI算法，其中大多数用于心脏病学，而这个算法是最容易以成本效益的方式大规模应用于患者群体的，”希博士说。
冠状动脉疾病是美国人口中最常见的死亡原因，通常表现为“无声”的症状，希博士表示。2021年，心脏疾病导致了近20%的康涅狄格州居民死亡。据州公共卫生部统计，估计有7%的18岁及以上居民被医疗专业人士告知他们曾患中风、心肌梗死或冠状动脉疾病（CAD），后者是最常见的一种。
冠状动脉疾病的一个早期客观迹象是冠状动脉钙化，当钙在动脉壁上积聚时发生。这种迹象通常是通过一种专门的检查发现的，但这种检查并不经常被保险或医疗保险覆盖，希博士说。自费费用常常成为患者的障碍，因此大多数患者无法普遍获得这种检查。
AI驱动的心血管筛查算法旨在减少这些障碍，通过检测接受其他疾病扫描的患者是否存在冠状动脉钙化。如果存在冠状动脉疾病，扫描几乎可以立即识别，并且不会给患者增加额外费用。
希博士说，他们每年进行数千次CT扫描，原因多种多样。因此，AI提供了一个机会，让他们能够集中精力查看是否有任何患者可能患有未被发现的冠状动脉疾病。“该算法在胸部CT扫描的数字背景中运行，用于筛查其他疾病，如肺癌。在从扫描中获取原始数据后，工作人员将其输入配备算法的图形处理工作站。信息处理时间不到五秒，数据几乎同时返回。AI计算钙的量和心血管事件的可能性，也称为阿加斯通评分（Agatston score）。
如果评分高，患者的初级保健医生或心脏病专家会立即收到通知。医生还会收到患者的多民族动脉粥样硬化研究（MESA）数据，这可以根据年龄、性别和种族提供可能的冠状动脉阻塞百分位数。MESA还可以帮助指导治疗选项，如营养、运动、药物或进一步检查。
标准胸部扫描无法看到冠状动脉，希博士说：“但是借助这项AI技术，使用相同的数据集，你可以看到冠状动脉疾病。这对患者护理来说是一个巨大的进步。”
希博士表示，该算法是斯丹福健康首次全面整合AI。AI已经在最新一代的医疗设备中使用，如CT扫描仪和心律监测器。然而，更广泛地在心脏病学中采用AI是由FDA的批准和验证、成本和IT资源驱动的。
斯丹福健康组织在过去一年中与BunkerHill Health合作，致力于在整个医疗系统中实施这一技术。该算法的准确性已由全国范围内的研究人员和其自身的康涅狄格州医疗系统验证。希博士说，该算法目前已成为医疗组织日常工作的组成部分，他们正在积极探索其他可以在心血管成像中实施AI的领域，而不会给医疗系统增加额外负担。
“这是AI在心血管护理中应用的开始，”他说。“我们还有很长的路要走，但初步结果令人兴奋。”
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