柳叶刀发表：AI深度深造工具可以预测心肌梗死

写作者：CCI冠心病医师创造性俱乐部

Damini Dey

数据资料分析执法人员参考参阅了用到一种人工智能方法对腰椎CT肾脏造影（CCTA）中的的动脉粥样变硬淡褐色顺利进行分析，他们声称这可能使数据资料分析一个人是否才会有心脏病心脏病变得更容易。

Andrew Lin、Damini Dey（仅为芝加哥雪松-西奈医学中的心）等人近日在《The Lancet Digital Health》Magazine上发表的一篇论文中的描述了这一方法，它能从CCTA中的更快测定淡褐色体积和窄小情况严重程度，与数据资料分析专家和肾脏内超声（IVUS）一致，并且对将来心肌梗死（MI）有预后价值。

该数据资料分析的资深写作者Dey表示："腰椎淡褐色经常不被测定，因为没有一种完全数据处理的方法来做，当它被测定时，数据资料分析专家至少能够25到30分钟，但现在我们可以用这个程序在五到六秒内从CTA缩放中的分析淡褐色。"

Dey及其合写作者深入数据资料分析了在澳大利亚、德国、日本、康沃尔和美国的11个临近不能接受了腰椎CTA的1196人的CTA缩放。数据资料分析执法人员通过让人工智能算法学习来自921人的腰椎CTA缩放来受训它测定淡褐色，这些缩放已经由受过受训的医师深入数据资料分析过。

该算法的工作物理现象是首先在3D缩放中的勾勒出腰椎的线条，然后辨识腰椎内的尿液和淡褐色沉积。调查执法人员发掘出该方法的测定结果与腰椎CTA中的的淡褐色数量完全符合。他们还将结果与两种被显然在评估腰椎淡褐色和窄小方面高度准确的侵入性测试者所拍摄的缩放相比较，IVUS和基于导管的腰椎造影。最后，数据资料分析执法人员发掘出，人工智能算法根据CTA缩放顺利进行的测定准确地数据资料分析了1611名参加多中的心检验（SCOT-HEART检验）的人在五年内的心脏病心脏病可能才会。

Lin, Dey等人在他们的论文中的指出，在整个测试者集中的，最深处学习和数据资料分析专家对总淡褐色体积（类内相关系数[ICC]0.964）和圆形窄小总和（ICC 0.879；仅为P

Dey表示："还能够更多的数据资料分析，但不太可能根据这种标准测试者所成像的淡褐色的数量和组成来数据资料分析一个人是否和多长时间内可能才会再次发生心脏病心脏病。“

写作者在说明了该数据资料分析的一些局限性时指出，并非所有临近都有关于病人种族或亚裔的数据资料；然而，他们多余说，受训数据资料集来自不尽相同的、地理上不尽相同的这群人。数据资料分析调查小组提供的另一个受到限制是，尽管他们显示了最深处学习在几个不尽相同的CT营运商和扫描参数中的的强大性能，但他们考虑到了缩放质量差、被数据资料分析专家读者显然无法解释的CCTA数据资料分析。尽管有这些局限性，我们的数据资料分析代表了用到有创参考标准对CCTA的动脉粥样变硬定量的最深处学习方法的首次可验证，也是基于最深处学习的淡褐色测定对心脏政治事件可能才会的数据资料分析价值的首次展览品。

Dey及其合写作者正在继续数据资料分析他们的人工智能算法对不能接受腰椎CTA的患者的淡褐色沉积顺利进行分析的精准度如何。

译者简介

尹宁远

蓝帆医疗

尹宁远，复旦大学有机化学博士，蓝帆医疗上海创造性合作开发中的心合作开发总监，CCI宣传企划部常务委员。美国项目管理该学才会PMI认证项目管理专业人士，精益公共部门黑背著。

CCI冠心病医师创造性俱乐部

长按二维码注目我们

本期策画：沈雳

责任编辑：陈宝麟

本文写作者：尹宁远

后期制作：汪蕊

本文转载自其他网站，不代表健康并驾齐驱本质和立场。如有内容和图片的著作权提出异议，请及时联系我们（邮箱：guikequan@hmkx.cn）