卫星成像与人工智能提高对心血管代谢疾病环境因素的认知Understanding environment in cardiometabolic risk

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.healio.com美国 - 英语2026-07-22 22:38:16 - 阅读时长6分钟 - 2504字
文章报道了在Heart in Diabetes CME会议上,University Hospitals Harrington心脏与血管研究所的Sanjay Rajagopalan博士讨论了环境暴露因素(如空气质量、绿地空间和气候)对心血管代谢健康的影响,指出全球疾病负担估计每年约有1200万死亡由环境原因造成,而卫星成像与人工智能技术结合可帮助更准确地评估环境对心血管代谢疾病的风险,并指导局部干预措施;研究表明,建成环境特征-人工智能分析能预测63%的人口普查区域冠状动脉疾病患病率变异,同时文章强调了将"时间"元素纳入预测模型的重要性,以改进心血管疾病风险评估,避免仅依赖单一时点的静态估计带来的局限性。
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卫星成像与人工智能提高对心血管代谢疾病环境因素的认知

卫星成像、人工智能提高对心血管代谢疾病环境因素的认知

要点:

  • 空气质量、绿地空间和气候等环境暴露因素影响心血管代谢风险
  • 结合卫星成像和人工智能的预测工具可指导局部心血管代谢疾病干预

费城——环境暴露因素增加了心血管代谢疾病的风险,但结合卫星成像、人工智能和时间变量考虑因素的改进预测工具可指导未来的干预措施,一位演讲者报告称。

University Hospitals Harrington心脏与血管研究所心血管医学首席、学术与科学事务主管Sanjay Rajagopalan博士(MD, MBA, FACC, FAHA)讨论了影响心血管代谢健康的环境暴露因素,以及未来预测模型如何考虑建成环境和随时间变化的风险因素与暴露等因素。

空气质量、绿地空间和气候等环境暴露因素影响心血管代谢风险。图片:Adobe Stock

Rajagopalan对Healio表示:"环境的重要性不容低估。全球疾病负担估计,全球约6000万死亡中,约有1200万死亡是由于环境原因造成的,这可能是一个低估,因为许多环境暴露目前尚未测量或评估,但有可信证据表明它们对风险因素的发病机制以及最终对心血管疾病(CVD)的贡献显著。"

Rajagopalan表示,健康的社会决定因素和环境风险因素都会影响美国心脏协会的"生命必需八大要素"(包括饮食、身体活动、尼古丁暴露、睡眠、体重、血脂、血糖和血压),但社会决定因素是条件,而环境则代表一种元暴露。影响"生命必需八大要素"的元暴露包括空气质量、绿地空间、步行便利性、交通便利性、食物环境、化学物质暴露和气候。

Rajagopalan表示:"例如,空气污染每年估计导致约900万人死亡,我们现在知道空气污染不仅导致心血管死亡率和全因死亡率,还负责导致心血管疾病风险因素的产生,如血压升高、血糖控制不佳等。现在,如果你加上一些其他风险因素,包括铅中毒、职业暴露和与气候变化相关的热暴露(这正变得越来越重要),全球疾病负担中每年因环境原因导致1200万死亡的数字可能被低估。"

正如Healio先前报道,美国与热相关的CVD负担预计将增加到2050年,主要体现在寿命损失年数上,将不成比例地影响老年人和低收入县的人群。

此外,发表在《柳叶刀·行星健康》和《美国心脏协会杂志》上的数据显示,暴露于高水平细颗粒物(PM2.5)空气污染分别与2型糖尿病和血压升高的显著全球负担相关。

根据发表在《环境污染》和《柳叶刀·行星健康》上的研究,植被和环境绿度较高的区域也对降低全因死亡率和心血管死亡率有显著影响,与绿度较低的区域相比。

Rajagopalan对Healio表示:"尽管指南中提到了一些风险因素的环境背景,但在任何指南文件中都没有太多强调定义可测量的暴露,我认为这是一个很大的缺陷。它们可以成为风险方程的一部分,因为我们现在知道...许多风险暴露可能源于不健康的环境。"

Rajagopalan表示,使用人工智能分析卫星和街景图像来表型外部环境暴露可用于指导干预措施,以减少这些暴露对心血管代谢健康的影响。

作为例子,Rajagopalan引用了先前发表在《欧洲心脏杂志》上的数据,其中研究人员在Google街景上进行了基于人工智能的建成环境评估,以估计冠状动脉疾病的局部患病率。

研究人员报告称,建成环境特征-人工智能分析预测了人口普查区域冠状动脉疾病患病率63%的变异,并提高了先前仅包括年龄、性别、种族、收入和教育或社会决定因素健康指数组合的模型的准确性。

根据演讲内容,"时间"元素也可以纳入未来的预测模型中,因为当前模型只提供个体心血管疾病风险的单一快照,而环境暴露不是静态的,也不是孤立存在的。

Rajagopalan表示:"目前,我们拥有的大多数风险估计,包括PREVENT方程,都是单一时点的静态估计,这显然不会表现得很好,因为你不能期望有限数量的风险因素测量很好地预测你未来的健康状况。我们需要更多更全面的指标,这些指标被纳入预测风险模型中,同时也能给你一个时间元素,希望这能真正改善未来的风险评估。"

更多信息:

Sanjay Rajagopalan博士(MD, MBA, FACC, FAHA)是University Hospitals Harrington心脏与血管研究所心血管医学首席、学术与科学事务主管,Case Cardiovascular Research Institute主任,Herman K. Hellerstein医学博士心血管医学教授,以及Case Western Reserve University内科和生物医学工程系教授。可通过sxr647@case.edu联系Rajagopalan。

消息来源/披露

来源:

Rajagopalan S. 第1场:新兴临床科学。在:Heart in Diabetes CME会议;2026年6月19-21日;费城。

参考文献:

Brook RD等。J Am Heart Assoc. 2023;doi:10.1161/JAHA.122.029206。

Chen Z等。Eur Heart J. 2024;doi:10.1093/eurheartj/ehae158。

GBD 2019糖尿病和空气污染合作者。Lancet Planet Health. 2022;doi: 10.1016/S2542-5196(22)00122-X。

Liu XX等。Environ Pollut. 2022;doi:10.1016/j.envpol.2022.118990。

Rojas-Rueda D等。Lancet Planet Health. 2019;doi:10.1016/S2542-5196(19)30215-3。

披露:Rajagopalan报告称曾为拜耳(Bayer)、葛兰素史克(GSK)和诺和诺德(Novo Nordisk)提供咨询服务。

【全文结束】

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