人工智能工具可以帮助预测心脏病发作

调查人员从西奈创造了一个人工intelligence-enabled工具,可能会使它更容易预测一个人是否有心脏病。

描述的工具,《柳叶刀》杂志上的数字医疗,准确地预测哪些患者会经历一次心脏病在五年内根据斑块的数量和组成供血给心脏的动脉。

血斑最终会导致动脉狭窄,这使得很难血液到心脏,增加心脏病发作的可能性。一个医学检验称为冠状动脉ct血管造影(CTA)心脏和动脉的三维图像,可以给医生估计多少病人的动脉已经缩小。然而,直到现在,还没有一个简单的、自动化和快速的方法测量斑块中可见CTA图像。

“冠状动脉斑块通常不是因为没有一个完全自动化的测量方法,“说Damini戴伊,博士,定量图像分析实验室主任在cedars - sinai生物医学成像研究所和这项研究的资深作者。“测量时,需要一个专家至少25到30分钟,但现在我们可以使用这个程序从CTA图像量化斑块在五到六秒。”

总督和他的同事分析了来自1196人接受了冠状动脉CTA CTA图像在11个地点在澳大利亚、德国、日本、苏格兰和美国。的调查人员训练有素的人工智能算法来测量斑块通过它学习冠状动脉CTA图像,从921人,已经分析了由训练有素的医生。

算法首先概述了冠状动脉的三维图像,然后确定冠状动脉内的血液和血小板沉积动脉。调查人员发现该工具的测量冠状动脉cta与斑块数量。他们还与图像匹配的结果由两个入侵测试被认为是高度准确评估冠状动脉斑块和缩小:血管内超声和catheter-based冠状动脉造影。

最后,研究人员发现,测量由人工智能算法从CTA图像准确地预测心脏病风险在五年内为1611人多中心试验称为SCOT-HEART试验的一部分。

“需要更多的研究,但这是可能的我们可以预测如果和一个人可能是心脏病发作根据斑块成像的数量和组成与这个标准测试,”戴伊说,世卫组织还在生物医学科学教授在cedars - sinai。

总督和他的同事们正在继续研究如何他们的人工智能算法量化斑块在患者接受冠状动脉CTA存款。