如您所知，心血管疾病是世界上死亡的主要原因。据世界卫生组织 (WHO) 称，它们每年夺走约 18 万人的生命：相当于过去 10 年来发生的 40 场第二次世界大战。
灾难性的后果，这激发了研究人员努力降低心脏病和相关疾病的风险并改善治疗和预防。
在最先进的解决方案中，一项名为 化学气相沉积。它是一种人工智能，通过一次胸部 X 光检查，可以预测 10 年内因动脉粥样硬化性心血管疾病引起的心脏病发作或中风而死亡的风险。
人工智能提前 10 年“看到”风险
这种学习模型是在美国国家癌症研究所设计的一项专门研究中“训练”出来的，非常有前途。它还利用了由约 11.430 名门诊患者组成的第二个独立队列，所有患者都接受了胸部 X 光检查，这使他们有可能符合他汀类药物治疗的资格，这是一种有助于降低心脏病发作风险的预防措施。
研究结果提交给了 年度会议 北美放射学会 (RSNA)。
该研究的主要作者、放射科医生表示：“我们的深度学习模型为使用现有 X 射线图像进行心血管疾病风险筛查提供了潜在的解决方案。” 雅各布魏斯，MD
估计这对于确定谁应该服用他汀类药物进行一级预防至关重要。
风险是如何计算的？
该计算是使用称为“动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）风险评分”的统计模型完成的。它考虑了许多变量，包括年龄、性别、种族、收缩压、吸烟、2 型糖尿病和血液检查。
如果 10 年风险等于或大于 7,5%，建议使用他汀类药物治疗。
拯救数百万人生命的潜力
考虑到计算风险所需的所有变量并不总是可用，您就会明白使用简单的 X 射线可以彻底改变您的生活 诊断.
人工智能的进步现在使这成为可能。
