研究人員開(kāi)發(fā)了一種深度學(xué)習(xí)模型，該模型使用單次胸部 X 光片來(lái)預(yù)測(cè) 10 年因動(dòng)脈粥樣硬化性心血管疾病引起的心臟病發(fā)作或中風(fēng)而死亡的風(fēng)險(xiǎn)。今天在北美放射學(xué)會(huì) (RSNA) 年會(huì)上公布了這項(xiàng)研究的結(jié)果。
深度學(xué)習(xí)是一種高級(jí)人工智能 (AI)，可以訓(xùn)練它搜索 X 射線圖像以找到與疾病相關(guān)的模式。
“我們的深度學(xué)習(xí)模型為使用現(xiàn)有胸部 X 光圖像進(jìn)行基于人群的心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)機(jī)會(huì)性篩查提供了一種潛在的解決方案，”該研究的主要作者、馬薩諸塞州心血管成像研究中心附屬放射科醫(yī)生 Jakob Weiss 醫(yī)學(xué)博士說(shuō)。綜合醫(yī)院和波士頓布萊根婦女醫(yī)院的 AI 醫(yī)學(xué)項(xiàng)目。“這種類型的篩查可用于識(shí)別將從他汀類藥物中受益但目前未接受治療的個(gè)體。”
目前的指南建議估計(jì) 10 年主要不良心血管疾病事件的風(fēng)險(xiǎn)，以確定誰(shuí)應(yīng)該獲得他汀類藥物進(jìn)行一級(jí)預(yù)防。
該風(fēng)險(xiǎn)是使用動(dòng)脈粥樣硬化性心血管疾病(ASCVD) 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分計(jì)算得出的，該評(píng)分是一種統(tǒng)計(jì)模型，考慮了許多變量，包括年齡、性別、種族、收縮壓、高血壓治療、吸煙、2 型糖尿病和血液檢查。對(duì)于 10 年風(fēng)險(xiǎn)為 7.5% 或更高的患者，建議使用他汀類藥物。
“計(jì)算 ASCVD 風(fēng)險(xiǎn)所需的變量通常不可用，這使得基于人群的篩查方法成為可取的方法，”Weiss 博士說(shuō)。“由于胸部 X 光檢查很常見(jiàn)，我們的方法可能有助于識(shí)別高危人群。”
Weiss 博士和一組研究人員使用單次胸部 X 光 (CXR) 輸入訓(xùn)練了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型。他們開(kāi)發(fā)了稱為 CXR-CVD 風(fēng)險(xiǎn)的模型，使用來(lái)自前列腺癌、肺癌、結(jié)直腸癌和卵巢癌篩查試驗(yàn)的 40,643 名參與者的 147,497 次胸部 X 光片來(lái)預(yù)測(cè)心血管疾病死亡的風(fēng)險(xiǎn)，該試驗(yàn)是一項(xiàng)多中心、隨機(jī)的由國(guó)家癌癥研究所設(shè)計(jì)和贊助的對(duì)照試驗(yàn)。
“我們?cè)缇驼J(rèn)識(shí)到 X 射線可以捕獲傳統(tǒng)診斷結(jié)果以外的信息，但我們沒(méi)有使用這些數(shù)據(jù)，因?yàn)槲覀冞€沒(méi)有強(qiáng)大、可靠的方法，”Weiss 博士說(shuō)。“人工智能的進(jìn)步現(xiàn)在使之成為可能。”
研究人員使用第二個(gè)獨(dú)立隊(duì)列測(cè)試了該模型，該隊(duì)列包含 11,430 名門(mén)診患者(平均年齡 60.1 歲;42.9% 為男性)，他們?cè)?Mass General Brigham 進(jìn)行了常規(guī)門(mén)診胸部 X 光檢查，并且可能有資格接受他汀類藥物治療。
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