最新AI只需單次X光片，即可預(yù)測心血管疾病風(fēng)險

賈森·古德伊爾

心臟病是人類最大的殺手之一。

在過去的20年里，心臟病一直是全球死亡的主要原因。然而，現(xiàn)在死亡人數(shù)比以往任何時候都多。自2000年以來，死于心臟病的人數(shù)增加了200多萬人，2019年達(dá)到近900萬人。心臟病現(xiàn)在占所有原因死亡總數(shù)的16%。

2022年6月國家心血管病中心發(fā)布了《中國心血管健康與疾病報告2021》。年報顯示，中國心血管病的發(fā)病率與致死率仍高居榜首。2019年中國農(nóng)村、城市心血管病分別占死因的46.74%和44.26%，每5例死亡中就有2例死于心血管病。

根據(jù)國家心血管病中心專家推算，全國心血管疾病患者約有3.3億，其中腦卒中1300萬、冠心病1139萬、心衰890萬、肺源性心臟病500萬、房顫487萬、風(fēng)濕性心臟病250萬、先天性心臟病200萬、下肢動脈疾病4530萬、高血壓2.45億，心血管病防控形勢仍然嚴(yán)峻，拐點仍未到來。

英國的一項研究顯示，他汀類藥物可長期預(yù)防心臟病，即使在患者停藥后，這種效果仍很明顯。心臟病患者大多會服用他汀類藥物。他汀類藥物可以有效降低血液中膽固醇水平，保護動脈內(nèi)壁。但是，早期心臟病的癥狀一般不明顯或比較輕微，很難被發(fā)現(xiàn)，以至于許多患者并沒有接收到藥物的治療，沒有從藥物中獲益。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)險提供了潛在的解決方案。

最近，美國麻省總醫(yī)院的研究人員開發(fā)了一款“深度學(xué)習(xí)”人工智能（AI）模型（深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機器學(xué)習(xí)，使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能），這款A(yù)I模型通過分析單次常規(guī)胸部X光片，就能可靠地預(yù)測患者10年內(nèi)死于心臟病發(fā)作或中風(fēng)的風(fēng)險。

麻省總醫(yī)院研究團隊使用來自美國國家癌癥研究所的50000多名志愿者的150000張胸部X光片（原本用于前列腺癌、肺癌、結(jié)直腸癌和卵巢癌篩查）對名為“CXR-CVD 風(fēng)險”的AI進行了訓(xùn)練。

然后，研究人員對11000多名平均年齡為60歲的患者的數(shù)據(jù)進行了測試。這些患者可能需要接受他汀類藥物的治療，并在麻總百瀚（Mass General Brigham，由美國麻省總醫(yī)院與百瀚和婦女醫(yī)院聯(lián)合創(chuàng)立的醫(yī)療系統(tǒng)）進行了常規(guī)胸部X光檢查。研究發(fā)現(xiàn)，近10%的患者在接受X光檢查后的10年內(nèi)有患過心臟病或中風(fēng)等心血管疾病。其中，CXR-CVD風(fēng)險模型成功預(yù)測了65%。

“我們早就認(rèn)識到X射線可以捕獲傳統(tǒng)診斷結(jié)果之外的信息，但我們一直沒有使用這些數(shù)據(jù)，因為我們沒有強大、可靠的方法?，F(xiàn)在人工智能的進步使之成為可能?！甭槭】傖t(yī)院的雅各布·韋斯（Jakob Weiss）博士說。

研究人員還將該模型的預(yù)后價值與確定他汀類藥物資格的既定臨床標(biāo)準(zhǔn)進行了比較。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%）中進行計算。對于這部分患者，CXR-CVD風(fēng)險模型的表現(xiàn)與已建立的臨床標(biāo)準(zhǔn)相似，甚至提供了增量價值。

韋斯說，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)測未來的心血管患病風(fēng)險，該模型可能會成為醫(yī)生的決策支持工具。

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