TIMEDOO肽度（微信號：Time-doo）獲悉，牛津大學研究人員使用人工智能(AI)開發(fā)一種心臟「指紋」的技術，來為心臟病致命性發(fā)作高風險人士量身定制個性化治療。

根據(jù)牛津大學新聞(University of Oxfrod News)的報道，牛津大學研究人員使用機器學習(ML)開發(fā)的新生物識別物，或是一種被稱為脂肪放射特征(fat radiomic profile；FRP)的「指紋」，可以在心臟病發(fā)作前至少5年辨識出高危險人群。

一般來說，當有人胸痛到醫(yī)院求診，標準的護理是做冠狀動脈電腦斷層血管攝影(CCTA；coronary CT angiogram)，這是以冠狀動脈掃描檢查任何窄化或阻塞的部分。如果動脈沒有縮小，約75%的掃描病例，患者通常就是回家休養(yǎng)繼續(xù)觀察，但其中有些人在未來將會有心臟病發(fā)作的風險。醫(yī)師目前沒有常規(guī)方法去發(fā)現(xiàn)導致心臟病發(fā)的潛在風險。

指紋監(jiān)測血管周圍內(nèi)空間的高危險信號(biological red flags)，這些血管為心臟供給血液，它也可以識別心臟病發(fā)作的一些指標，例如炎癥、疤痕和血管變化。

Antoniades教授和其團隊對167名進行心臟手術的人進行脂肪活組織檢查，他們分析了炎癥、疤痕和新血管形成的基因表現(xiàn)，將這些基因與CCTA掃描影像進行配對，以確定有哪些特征是最能顯現(xiàn)心臟血管周圍脂肪的變化，稱為血管周圍脂肪。

在5,487名曾接受CCTA的群眾，在5年內(nèi)發(fā)生心臟病發(fā)以及沒有發(fā)作的人，團隊從其中挑出101名并將掃描結(jié)果進行比較，了解血管周圍空間的變化。透過機器學習，他們開發(fā)了FRP指紋來捕捉風險的程度。心臟掃描增加越多，預測準確性就越高。

團隊在SCOT-HEART試驗當中對1,575人進行血管周圍指紋的測試，結(jié)果顯示FRP在預測心臟病發(fā)作方面具有顯著價值，高于目前臨床實務使用的任何工具。

Antoniades教授表示，僅因為某人冠狀動脈的掃描顯示沒有縮小，并不意味他們免于心臟病侵襲。透過人工智能，團隊發(fā)現(xiàn)一種指紋，可發(fā)現(xiàn)動脈周圍的「壞」特征，能監(jiān)測疾病的早期征兆，并在心臟病發(fā)前採取預防措施。

新的「指紋」可以從一般檢查狹窄動脈的掃描中，采集有關生物的附加信息，這種基于人工智能的技術可以更精確地預測即將到來的心臟病，為疑似冠狀動脈病的患者提供個性化護理和照護。

該研究由英國心臟基金會(British Heart Foundation；BHF)進行資助，研究成果發(fā)表在巴黎的心臟病學會(ESC)會議上，并刊出在歐洲心臟期刊(European Heart Journal)。