新的AI模型通过阅读CT扫描图像来早期预测心力衰竭，并通过非侵入性成像改进治疗方法。（图片来源：Adobe Images）
每年，心脏病夺走全球超过1700万人的生命。它仍然是头号死因，对许多人来说，心脏病发作时几乎没有预警。医生和科学家们一直在寻找更好的方法来发现早期的迹象。现在，一组研究人员正在构建一种新的工具，这种工具可以比以往任何时候都更清晰、更早地发出这些警告。
这项研究的核心是人工智能（AI）。凯斯西储大学的科学家们正在使用AI深入分析心脏扫描图像，发现人类眼睛可能忽略的模式。他们的工作可能很快就能帮助医生不仅预测某人是否会面临心力衰竭或其他严重的心脏问题，还能预测这些问题何时会发生。
一种更智能的心脏扫描方法
研究人员计划教AI如何读取并学习一种称为钙评分计算机断层扫描（CT）的成像技术。这种扫描检查冠状动脉中的钙化斑块。斑块会硬化并阻塞血流，增加心脏病发作或心力衰竭的风险。这些扫描已经帮助医生发现疾病的早期迹象，但它们可能提供的不仅仅是钙水平的信息。
“这些图像包含大量我们目前尚未利用的信息，”该项目的主要科学家、凯斯西储大学教授李硕说。“我们正在构建的AI模型可以查看心脏形状、主动脉、肺部、肝脏、肌肉，甚至骨密度，并找到与疾病风险有意义的关联。”
AI不会只关注扫描的一部分，而是会分析整个图像，并将其与年龄、性别和身体组成等因素联系起来。这种因素组合可以提供一个更清晰的画面，显示谁在未来最有可能面临心脏问题。
个性化预防
预测风险只是目标的一部分。这个AI模型旨在为医生提供详细和个性化的健康见解。通过更早地识别出预警信号，医生可以更快地采取行动，可能防止致命事件的发生。
“准确的风险预测使我们能够定制预防性治疗，减少心血管疾病的负担并改善患者预后，”休斯顿卫理公会医院的心脏病专家兼该研究的共同领导者萨德·阿尔-金迪博士说。“通过早期识别心力衰竭和其他事件的风险，这个项目有可能重新定义护理方案，挽救生命并降低医疗成本。”
大数据，低成本
这个项目的最大优势之一是它使用了一种已经在许多患者身上进行的扫描。钙评分CT既经济又无创。它不需要染料或手术。它以最小的风险提供了心脏及其附近器官的快照。
通常，医生只关注动脉中的钙含量。但这只是全貌的一部分。研究团队希望通过AI添加更多层次的信息。
新系统将从休斯顿卫理公会医院和大学医院的数千个过去的CT扫描中提取数据。AI将从这些例子中学习，将扫描特征与实际患者结果联系起来。随着时间的推移，模型将更好地识别那些可能被忽视的模式。
“我们的目标是开发一种非侵入性的、准确且个性化的预测心血管疾病风险的方法，”李硕说。“这种创新将无缝集成到现有的临床工作流程中，增强决策能力，同时减少侵入性诊断程序的需求。”
将图像转化为洞察
这种方法的不同之处在于AI模型如何解释数据。它不仅仅计算钙含量或查看堵塞的动脉。它还会测量心脏形状、骨密度、内脏脂肪体积以及肺部外观。所有这些都以研究人员仍在探索的方式与心脏健康相关联。
“更清楚地了解这些新型基于影像的风险因素如何结合，将推进我们对心血管代谢疾病表型的理解，并支持医生做出适当的及时治疗建议，”凯斯西储大学心血管研究所所长兼大学医院心血管医学主任桑杰·拉贾戈帕兰博士说。
这种对身体健康的更深层次观察不仅可以提供有关心力衰竭的见解，还可以帮助预测其他与肥胖、糖尿病或衰老相关的慢性疾病。
美国国立卫生研究院认识到这个项目的重要性，授予了两项总额为400万美元的资助，以支持AI模型的开发。有了这笔资金，研究团队可以在多个医疗系统中继续他们的工作，收集来自真实患者的广泛数据。
基于合作的团队
该项目汇集了不同领域的专家，包括医学、工程、放射学和统计学。生物医学工程和放射学教授大卫·威尔逊贡献了成像系统的专业技术知识。生物统计学教授傅平富帮助分析和验证数据模型。
这种跨学科的合作意味着AI模型不仅具有高科技性，还将得到扎实的科学和严格的测试支持。
“这个项目代表了个性化医疗的重大飞跃，”李硕说。“它有潜力为心血管疾病的预防和管理设定新的标准，推动使用AI分析图像以实现变革性医疗保健的前沿。”
随着这项研究的进展，它可能会将常规的CT扫描转变为强大的救命工具。通过充分利用每天在医院收集的数据，这个AI项目展示了先进的技术和医学如何协同工作，以实现更好的医疗保健。
(全文结束)
