“人工智能可助提前 数年预测心脏病风险”

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英国牛津大学4日宣布，根据人工智能技术，开发了一种评估心脏病发作至少5年前身体是否属于这类疾病风险较高人群的新工具。

目前，当一个人身上疑似胸部疼痛等心脏病症状时，以前流传的检查方法依赖于冠状动脉扫描结果的辨认，但该方法并不一定能检测出患者将来是否会心脏病发作。

该校研究人员利用机器学习法对大量血管扫描数据进行深度分析，开发出了一种新的生物标志物，可以预示心脏供血血管周围间隙出现的炎症、瘢痕等异常可能预示未来心脏病发作的征兆。 根据机器学习的特点，添加的扫描数据越丰富，预测就越准确。 小组对1575名志愿者测试了这项新技术，反馈结果良好，优于现有的诊断工具。 他们计划明年向医务人员宣传这项新的检测技术。

领导这个研究项目的牛津大学教授哈兰·博斯·安东尼奥·德斯利用人工智能开发的这个新工具，可以发现人们血管周围“坏”的特征，这对于早期的心脏病风险检测有很大的潜力，医疗从业者

(据新华社报道)

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