牛津大學發表 協助避免致命心臟病的AI工具
一項牛津大學（University of Oxford）並由英國心臟基金會（British Heart Foundation）資助的研究，於2023年11月發表在費城舉行的美國心臟協會科學會議，研究表明，該團隊研發的人工智慧工具，可以預測10 年內致命心臟病發作風險的人，改變必須接受CT 掃描以調查胸痛的患者的治療方法。
冠狀動脈狹窄識別難 潛在心臟風險高
在英國，每年約有 35 萬人接受心臟 CT 掃描，這是識別冠狀動脈是否狹窄或阻塞的標準測試。在大約四分之三的病例中，沒有明顯的狹窄跡象，因此患者通常會感到放心並且出院。不幸的是，這些人中的許多人將來會死於心臟病，因為微小的、無法察覺的狹窄如果發炎，可能會破裂，阻塞動脈。直到最近，還無法辨識這些處於危險之中的患者。
在這項由英國心臟基金會（British Heart Foundation）資助的新研究中，牛津大學（University of Oxford）的研究團隊分析了 40,000 多人在英國八家醫院接受常規心臟 CT 掃描的數據。參與者的追蹤時間中位數為 2.7 年。雖然冠狀動脈顯著狹窄的患者更有可能發生嚴重的心臟事件或死亡，但沒有顯著狹窄的患者發生心臟病和心臟死亡的人數是其兩倍。
人工智慧 協助心血管早期識別和預防性治療
牛津大學研究團隊，透過使用有關發炎動脈周圍脂肪變化的資訊（這可以表明心臟病發作等事件的風險）以及有關動脈狹窄和其他臨床風險因素的資訊進行訓練，開發了一種新的人工智慧工具。 在另外3,393名患者進行進一步觀察測試後，發現此人工智慧工具能夠獨立且準確地預測心臟事件的風險，那些動脈沒有阻塞的人中，血管發炎程度最高的人，與發炎程度較低的人相比，心臟死亡的風險高出十倍以上。
BHF 心血管醫學主席兼牛津大學急性多學科影像與介入中心主任 Charalambos Antoniades 教授表示：「我們的研究發現，一些在醫院就診的胸痛患者，通常會得到安心的結果並回家。然而，即使他們的心臟動脈沒有任何疾病跡象，在未來十年內心臟病發作的風險卻很高。在這裡我們證明，提供臨床醫生準確的風險結果圖，可以改變並優化許多心臟病患者的治療過程。」在全球首次試驗中，團隊為744名患者提供了由AI生成的風險評分，發現在多達45%的案例中，臨床醫生改變了患者的治療計劃，這表明這種人工智慧工具具有巨大的價值指導和告知如何管理胸痛患者，確保對高風險族群進行早期識別和預防性治療。
醫療成本效益高 優化患者治療過程
將使用AI工具與標準護理進行比較的分析表明，對於NHS（英國國家健康醫療服務，National Health Service）來說，它具有很高的成本效益。
「我們希望這種AI工具將很快在NHS全面實施，幫助每年在英國避免數千起因心臟病發作而不必要的死亡。」英國心臟基金會醫學主任Sir Nilesh Samani教授表示：「這項研究表明，基於人工智慧的技術可以發揮寶貴的作用，可以更好地識別未來心臟病發作風險最高的患者，從而幫助臨床醫生為他們的患者做出更好的治療決策。」
「每年有太多人因心臟病發作而不幸死亡。我們必須充分利用AI的潛力來引導患者的治療，並確保NHS有能力支持其使用。我們希望這項技術最終將在NHS全面推出，並幫助挽救每年數千名可能得不到治療的人的生命。」
編輯來源和事實核查:
1.AI tool could help thousands avoid fatal heart attacks,University of Oxford,2023.11.13
2.AI tool could help prevent thousands of heart attacks,British Heart Foundation,2023.11.13