新加坡——一种新的人工智能（AI）系统将在新加坡的三家公立医院进行为期一年的试验。该系统能够减少心脏扫描分析所需的时间，并允许更快地诊断冠状动脉疾病。
这种名为“新加坡心脏病变分析仪”（Sense）的系统将于2025年第三季度在新加坡国家心脏中心（NHCS）、国立大学医院和陈笃生医院进行试验。总共将有300名患者参与此次试验。
Sense系统将利用先进的计算能力和算法来解释心脏成像扫描，并在10分钟内评估冠状动脉疾病的风险。通常这一过程需要放射科医生和心脏病专家花费两到四个小时进行分析，NHCS心脏病部门高级顾问Lohendran Baskaran助理教授表示，“有时会更长，因为医生在处理这些扫描的同时还要忙于其他事务，例如门诊看病人。”
Sense系统通过自动化这一过程，分析CT扫描以确定冠状动脉中的钙沉积量和心外膜脂肪组织（心脏和主要冠状动脉周围的脂肪层）。Lohendran教授表示，到目前为止，该系统的准确率在85%到99%之间，但这些结果是在受控环境中得出的。
为期一年的试验将更好地了解该系统在实际环境中的准确性，他说：“最终，所有这些结果都必须由医生审核、检查和确认，然后再进一步使用。这绝不会取代医生的地位或临床判断。”
Sense项目由NHCS的心血管系统成像与人工智能（CVS.AI）研究实验室主导，与A*STAR的信息通信研究所合作开展。CVS.AI自2021年开始工作，利用AI技术更快、更准确地检测和预测心脏病。
该实验室位于医院大道的NHCS大楼内，占地164平方米，配备了AI驱动的机器学习软件和高性能图形处理单元，用于实时处理大量数据集，从而显著提高疾病预测模型的准确性。CVS.AI的联合主任和技术核心负责人钟亮副教授表示，这些基础设施将使CVS.AI能够增强和强化其AI算法，利用收集和分析的大数据。
Sense系统基于CVS.AI之前的一个项目——Apollo。Apollo旨在通过AI技术提高CT扫描解读的准确性和速度。在四年内，该项目建立了一个包含近三百万张图像的数据库，这些图像是从约5,000名心脏患者的CT扫描中提取的，并附有全面的临床数据。
Sense项目得到了SingHealth和ASTAR医疗翻译合作伙伴的支持，而Apollo则获得了ASTAR行业对齐基金——预定位计划的资金支持。
Lohendran教授表示，实验室的工作将有助于更好地理解新加坡的冠状动脉疾病。他补充说，诸如疾病的严重程度以及哪些人群可能患病等因素仍然了解不足。
冠状动脉疾病导致了新加坡近三分之一的心血管相关死亡。2023年，共有8,311人死于心血管疾病，占当年总死亡人数的约30%。
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