AI用單次X光預(yù)測(cè)心臟病風(fēng)險(xiǎn)
美國研究人員開發(fā)了一種深度學(xué)習(xí)模型,該模型使用單次胸部X光片就能預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作或中風(fēng)在10年內(nèi)死亡的風(fēng)險(xiǎn)。在29日召開的北美放射學(xué)會(huì)(RSNA)年會(huì)上公布了相關(guān)研究成果。
深度學(xué)習(xí)是一種高級(jí)類型的人工智能,可訓(xùn)練它來搜索X射線圖像,以找到與疾病相關(guān)的模式。研究論文主要作者、馬薩諸塞州心血管影像研究中心醫(yī)學(xué)博士雅各布·韋斯說:“我們的深度學(xué)習(xí)模型為利用現(xiàn)有的胸部X光圖像篩查心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)提供了潛在的解決方案!边@種類型的篩查可用于識(shí)別那些可以使用他汀類藥物但尚未接受治療的個(gè)人。
研究人員使用胸部X光(CXR)圖像輸入訓(xùn)練了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,名為“CXR-CVD風(fēng)險(xiǎn)”,利用前列腺癌、肺癌、結(jié)直腸癌和卵巢癌篩查試驗(yàn)中40643名參與者的147497張胸部X光片來預(yù)測(cè)心血管疾病的死亡風(fēng)險(xiǎn)。前列腺癌、肺癌、結(jié)直腸癌和卵巢癌篩查試驗(yàn)是一項(xiàng)由美國國家癌癥研究所設(shè)計(jì)和贊助的多中心隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)。
研究人員使用第二組11430名門診患者(平均年齡60.1歲;42.9%為男性)對(duì)該模型進(jìn)行了測(cè)試,這些患者接受了常規(guī)的門診胸部X光檢查,并有可能接受他汀類藥物治療。其中1096名,即9.6%,在10.3年的中位隨訪期內(nèi)發(fā)生了嚴(yán)重的不良心臟事件。CXR-CVD風(fēng)險(xiǎn)深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)與觀察到的主要心臟事件之間存在顯著關(guān)聯(lián)。
研究人員還將該模型的預(yù)后價(jià)值與確定他汀類藥物資格的既定臨床標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了比較。由于電子記錄中缺少數(shù)據(jù)(例如,血壓、膽固醇),因此只能在2401名患者(21%)中進(jìn)行計(jì)算。對(duì)于這部分患者,CXR-CVD風(fēng)險(xiǎn)模型的表現(xiàn)與已建立的臨床標(biāo)準(zhǔn)相似,甚至提供了增量價(jià)值。
韋斯博士說,這種方法的好處在于,只需要做一次胸部X光檢查,深度學(xué)習(xí)模型就可預(yù)測(cè)未來的主要心血管不良事件,該模型最終可能成為醫(yī)生的決策支持工具。(實(shí)習(xí)記者張佳欣)
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