纽约大学朗格健康中心的研究人员利用AI工具分析CT扫描，发现原本用于检测肿瘤或出血或感染的图像也能揭示动脉钙化，这是心血管疾病恶化的标志。这一研究结果是在芝加哥举行的北美放射学会（RSNA）年会上公布的，是“机会性筛查”新趋势的一个例子，即放射科医生重新利用现有的医学影像来诊断超出扫描最初目的的疾病。
该研究重新分析了一大批腹部扫描图像，这些图像因多种原因拍摄，用于分析从心脏延伸到部分腹部的主要动脉——主动脉的一部分。研究人员利用这些常见扫描的数据，通过AI测量主动脉钙化的量，赋予一个标准评分，并用其预测一个人发生重大心血管事件（包括血管阻塞即心肌梗死）的风险。
“我们寻求利用AI帮助筛查因多种原因进行的腹部CT扫描，以更频繁和更早地发现潜在致命的心脏病，而不是依赖于罕见且不总是由保险覆盖的冠状动脉专用CT扫描。”该研究的高级研究员米里亚姆·布雷德拉（Miriam Bredella）博士、工商管理硕士说道。布雷德拉是纽约大学格罗斯曼医学院的伯纳德和艾琳·施瓦茨放射学教授及临床和转化科学研究所主任。
具体而言，研究人员回顾了2013年至2023年间在纽约地区进行的3662次CT扫描，其中大部分患者同时进行了腹部扫描（捕捉到部分主动脉）和冠状动脉专用CT扫描。研究发现，通过AI测量腹部扫描中主动脉钙化的量，能够准确预测同一人的冠状动脉钙化及其发生重大心血管事件的风险。研究结果表明，仅凭腹部扫描即可预测心肌梗死或其他心血管事件。
研究还发现，主动脉钙化患者在三年监测期内发生重大心肌梗死或脑血管阻塞或需要进行恢复心脏血流手术的可能性高2.2倍，这确实发生在324名研究参与者身上。此外，29%的参与者在先前被认为没有动脉钙化的情况下，通过研究发现了早期的动脉钙化迹象。
这项新发现支持了今年9月发表在《骨科》杂志上的一项研究结果，该研究探讨了机会性筛查在诊断骨质疏松症（也称为骨质流失）中的应用。在这项早期研究中，布雷德拉及其来自麻省总医院和哈佛医学院的研究团队利用一种全自动AI算法，对3708名患者（主要是老年当前和前吸烟者）进行的肺部癌筛查CT扫描进行了二次分析。通过分析旨在检查肺部但同时也捕捉到附近骨骼的扫描图像，研究人员发现在所有种族和收入群体中，男性和女性均存在严重的骨质流失迹象。
研究团队报告称，在接受筛查的人群中，黑人中有38%、亚洲人中有55%、西班牙裔中有56%、白人中有72%患有骨质疏松症。机会性筛查工具还检测到了高体脂比、动脉硬化和脂肪肝，这些都与骨质流失有关。
“我们的研究表明，机会性筛查有助于诊断和治疗那些处于较高风险的脆弱群体（特别是老年人和吸烟者）的骨质疏松症。”布雷德拉说，“这项工作为利用机会性筛查解决骨质疏松症和心脏病预防的缺乏，以及癌症和糖尿病的筛查奠定了基础。”
不过，她指出，还需要更多的研究来确定影像数据和分析是否能提供足够的早期识别，使治疗有效减少疾病和死亡。
主动脉钙化研究的资金支持来自美国国立卫生研究院（NIH）的资助（UL1TR001445、R35HL144993、R01AG065330和R01LM013344）。骨质疏松症研究的资金支持来自美国国立卫生研究院的资助（K24DK109940）。
除布雷德拉外，参与在RSNA会议上展示的主动脉钙化研究的其他纽约大学朗格健康中心研究人员包括共同研究员杰弗里·伯杰（Jeffrey Berger）博士、索特里奥斯·吉夫托普洛斯（Soterios Gyftopoulos）博士、巴里·丹（Bari Dane）博士、爱德华多·伊图拉特（Eduardo Iturrate）博士、迈克尔·赖希特（Michael Recht）博士和朱迪·钟（Judy Zhong）博士。另一名共同研究员是柏林Visage Imaging GmbH公司的马尔特·韦斯特霍夫（Malte Westerhoff）。
参与骨质疏松症研究的其他共同研究员包括麻省总医院和哈佛医学院的弗洛里安·胡贝尔（Florian Huber）博士、凯瑟琳·邦内尔（Katherine Bunnell）和埃夫伦·弗洛雷斯（Efren Flores）博士；威斯康星大学麦迪逊分校的佩里·皮克哈特（Perry Pickhardt）博士；以及美国国立卫生研究院临床中心的罗纳德·萨默斯（Ronald Summers）博士。
注：该研究将于2024年12月4日在芝加哥举行的北美放射学会（RSNA）年会3点CST（中央标准时间）进行展示，题为“利用人工智能（AI）机会性评估主动脉钙化及其与冠状动脉钙化和心血管事件的关系”。
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来源：纽约大学朗格健康系统
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