牛津大学研究团队近日在《European Heart Journal》发表论文称,可用人工智能方式提前10年预测心脏病。他们利用AI机器开发了一种新方法,能通过脂肪放射性图像分析炎症、瘢痕和血管变化情况——这些被认为和心脏病发作相关。
据英国《泰晤士报》昨日报道,这项技术每年可以拯救成千上万人的生命。
目前,如果一个人出现胸部疼痛等疑似心脏病症状时,传统检测方法主要依靠对冠状动脉扫描结果的判读,但这种方法有时并不一定能检测出病患未来会否心脏病发作。
牛津大学研究人员开发出一种人工智能工具,可以读取普通的CT扫描图。报道称,这个人工智能系统对看起来正常的扫描图进行分析,查找心脏发生变化的预警迹象,包括脂肪细胞的细微改变、组织的疤痕以及微小血管的生长。通过分析此类信息的算法,这个人工智能系统可以预测一名患者在今后9年内心脏病发作的风险。测试结果显示,预测的准确率达到85%至90%。
领导这项研究的哈拉兰博斯·安东尼亚德斯教授表示,我们用CT看到的只是冰山一角。我们开发了一个极为强大的人工智能系统,它可以看到表面以下的东西,这是风险的重要部分。
团队在1575名志愿者身上测试了这项新技术,反馈结果良好,比现有诊断工具都要优异。他们计划明年向医护人员推广这一新检测技术。
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