英國牛津大學研究人員使用機器學習方法對大量的血管掃描數(shù)據(jù)進行深度分析，從而開發(fā)出的一種全新生物標記物，能夠識別出為心臟供血的血管周圍間隙出現(xiàn)的異常，如發(fā)炎、瘢痕等可預示未來心臟病發(fā)作的跡象。
新華社倫敦9月4日電(記者張家偉)英國牛津大學4日發(fā)布新研究成果顯示，研究人員基于人工智能技術(shù)開發(fā)出一種新工具，可在心臟病發(fā)作前至少5年就判斷出一個人是否屬于這類疾病的高風險人群。
目前，如果一個人出現(xiàn)胸部疼痛等疑似心臟病癥狀時，傳統(tǒng)檢測方法主要依靠對冠狀動脈掃描結(jié)果的判讀，但這種方法有時并不一定能檢測出病患未來會否心臟病發(fā)作。
該校研究人員使用機器學習方法對大量的血管掃描數(shù)據(jù)進行深度分析，從而開發(fā)出的一種全新生物標記物，能夠識別出為心臟供血的血管周圍間隙出現(xiàn)的異常，如發(fā)炎、瘢痕等可預示未來心臟病發(fā)作的跡象。出于機器學習的特性，加入的掃描數(shù)據(jù)越豐富，預測就越準確。
團隊在1575名志愿者身上測試了這項新技術(shù)，反饋結(jié)果良好，比現(xiàn)有診斷工具都要優(yōu)異。他們計劃明年向醫(yī)護人員推廣這一新檢測技術(shù)。
領銜該研究項目的牛津大學教授哈拉蘭博斯·安東尼亞德斯說，利用人工智能開發(fā)的這個新工具能夠找到人們血管周圍的“壞”特征，這在早期心臟病風險檢測方面具有很大潛力，讓醫(yī)護人員能夠提前為病患采取預防措施。
