最近,《柳叶刀》刊登了一篇关于心血管疾病风险预测的革命性研究,展示了CaRi-Heart技术的卓越成果。这项技术由英国Caristo Diagnostics公司开发,结合了AI视觉识别和预测算法,能够在患者没有明显症状时,提前10年识别出重大的心血管疾病风险。

CaRi-Heart技术的突破

Caristo Diagnostics公司在《柳叶刀》上发表的这项研究,展示了他们如何通过量化冠状动脉炎症的严重程度,准确预测心脏疾病风险。研究数据来源于英国的ORFAN项目(牛津风险因素和非侵入性成像),该项目是英国国家医疗服务体系(NHS)的一部分,旨在评估接受冠状动脉计算机断层扫描血管造影(CCTA)患者的风险状况和疾病发生率,并验证AI风险预测算法的适用性。

AI视觉算法登上《柳叶刀》

冠状动脉炎症的重要性

CCTA是一种常见的检查,几乎所有胸痛患者都会接受。这项检查可以识别出存在阻塞性冠状动脉疾病(CAD)并需要进行血管重建手术的患者。然而,即使没有CAD,血管炎症也可能导致动脉硬化,并引发急性冠状动脉综合征。因此,提前识别和评估冠状动脉的血管炎症非常重要。

AI算法提升风险评估精度

传统的CCTA检查无法全面评估冠状动脉炎症,但通过AI算法,这一问题得到了有效解决。CaRi-Heart技术采用了标准化的脂肪衰减指数(FAI),来量化评估冠状动脉炎症情况。辅助算法AI-Risk结合FAI评分,并将冠状动脉粥样硬化斑块负荷及其他传统风险因素纳入算法,进行综合的心血管风险评估。

研究中,3393名患者接受了中位数为7.7年的随访。CaRi-Heart 2.5版设备为每条冠状动脉生成FAI评分,并运行AI-Risk算法计算出患者未来8年发生致命心脏事件的风险百分比,并归类为低、中、高和极高风险。

AI视觉算法登上《柳叶刀》

研究结果和临床影响

统计数据显示,无论患者是否患有CAD,FAI评分都可以有效捕捉到残余炎症风险,是预测未来10年死亡率和主要不良心脏事件(MACE,包括心肌梗死、新发性心力衰竭或心源性死亡)的有效指标。CaRi-Heart的算法相比现有的预测模型(如QRISK3),更能准确预估年轻人的风险,即使动脉硬化症状轻微或不存在,也能识别出极高风险患者。

根据这些风险评估分数,临床医生可以进行个体化的预防管理,降低血管炎症带来的风险。例如,在这项研究中,向临床医生展示CaRi-Heart风险评分结果后,45%的患者治疗方案发生了变化,大多数是因为医生决定开始治疗以前未检测到的冠状动脉炎症。

科学突破与未来展望

CaRi-Heart技术将AI算法应用于常规CCTA扫描中,可视化和量化冠状动脉炎症的严重程度,这种原本不可见的疾病机制会导致中风和许多致命的心脏病发作。Caristo Diagnostics由牛津大学的心脏病专家创立于2018年,他们表示,这项技术标志着科学上的重大突破,从根本上改变了心脏病预测、预防和管理的方法。

通过云平台,医生可以安全、匿名地上传扫描结果,并提交其他风险因素信息,48小时内即可收到经过专家核查的报告。目前,CaRi-Heart已在英国、欧洲和澳大利亚投入临床使用,Caristo公司正在研发的新产品还将能够提前数年预测中风和糖尿病风险。

观点:AI助力医疗未来

CaRi-Heart技术的成功展示了AI在医疗领域的巨大潜力。通过结合AI算法和传统医疗技术,医生可以更早、更准确地预测和预防疾病,极大地提升了医疗服务的效率和效果。这一技术不仅为心血管疾病的管理提供了新的思路,也为其他慢性疾病的早期预测和干预开辟了新的路径。

未来,我们期待看到更多类似的科技创新,为医疗行业带来更大变革,提升全球患者的健康水平和生活质量。

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