Cedars-Sinai 的研究人员最近设计和实施的一项研究发现，人工智能 (AI) 可以在无造影剂的常规胸部计算机断层扫描 (CT) 扫描期间准确评估心血管风险。

这种成像方法可以测量冠状动脉钙以及心室和心肌的大小，可以使识别心血管风险的成本更低、侵入性更小。研究结果发表在《自然通讯》上。

“这些结果可能会改变许多患者的实践，因为这项技术可以准确识别心血管风险，而无需使用一些患者无法接受的侵入性测试或对比染料，”创新总监 Piotr J. Slomka 博士说。 Cedars-Sinai 医学人工智能部门的医学教授和该研究的高级作者。

斯洛姆卡是西达西奈斯密特心脏研究所心脏病学系的心脏病学教授，他表示，美国每年进行超过 1500 万次 CT 扫描，其中许多未得到充分利用或研究不足。临床医生目前可以使用 CT 扫描来评估心血管风险，但通常使用造影剂。

斯洛姆卡说：“这种新颖的人工智能算法可以通过使用较少辐射的更便宜的扫描获得重要的心脏健康见解，从而有可能使详细的心脏评估成为常规诊断程序的一部分。”

研究人员结合了两个人工智能模型来评估近 30,000 份患者成像记录中的冠状动脉钙和心肌室大小数据。他们能够确定这些措施比放射科医生对异常的识别更能指示心脏风险。