人工智能改善心脏病发作心脏死亡的预测

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根据《心血管研究》上发表的新发现，机器学习(ML)可以预测患者的长期心肌梗塞(MI)或心源性死亡风险。

Cedars-Sinai的首席作者Frederic Commandeur写道：“随着各个学科(尤其是心脏病学)人工智能的不断发展，强大的心脏风险评估将受益于自动成像生物标志物的定量分析，从而增加了可用于临床决策的相关信息。”洛杉矶医疗中心和同事。

ML技术已被用于预测显示冠状动脉疾病迹象的患者的全因死亡率，但它们能否预测冠状动脉钙(CAC)评分后的未来心血管事件?这正是作者希望在研究中回答的确切问题。

突击队等。探索了近2,000名无症状患者的数据，这些患者参加了前瞻性EISNER(通过无创成像研究早期鉴定亚临床动脉粥样硬化)试验。所有患者均使用非对比CT扫描进行了CAC评分，研究人员拥有大约15年的长期随访信息以进行回顾。通过邮寄的问卷调查，电话采访，临床访问和官方死亡登记数据收集随访数据。

总体而言，针对ML的极端梯度提升(XGBoost)方法- “在各种任务中表现出优于其他算法的特征集”-导致ROC得分(AUC)低于0.82，高于动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)风险评分(0.77)和CAC评分(0.77)均如此。

作者写道：“在这项前瞻性试验中，ML在无症状受试者的MI和心源性死亡风险评估中表现出很高的表现。” “通过客观地结合临床数据和定量CT测量，与ASCVD风险评分或CAC评分相比，ML提供了明显更好的风险预测。这些有希望的结果表明，机器学习具有用于临床实施以改善风险评估的潜力。”

ASCVD风险评分和CAC评分均确实有助于XGBoost的出色表现。还发现年龄收缩压在风险预测中起关键作用。

这项研究的下一步是什么?展望未来，该团队认为有机会将ML方法作为患者护理的日常工作。

“将来，我们预计ML将在标准冠状动脉钙评分和电子报告软件的背景下工作，自动收集变量，并通过整合临床风险的所有相关衡量指标和成像生物标志物来进行'即时'风险评分计算冠状动脉钙化评分扫描。” Commandeur及其同事总结道。

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