医生们很快将能够使用人工智能预测患者发生心力衰竭的可能性，提前至少五年发现并采取措施阻止其发展。牛津大学的一个研究团队使用近6万名患者的CT扫描数据训练了一种算法。该人工智能工具会搜索心脏周围脂肪的纹理变化，这些变化表明心肌出现炎症和不健康状态。这些信号在常规医学影像检查中人眼是无法识别的。
当使用另外13,400人的扫描数据进行测试时，该算法能够以86%的准确率预测某人在未来五年内发展为心力衰竭的风险。据研究人员称，它能够识别病情较缓慢的发展过程，并找出风险最高的患者——这是此前从未实现过的功能。
该研究负责人、牛津大学心血管医学教授、英国心脏基金会教授查拉兰博斯·安东尼亚德斯(Charalambos Antoniades)表示，这项工作利用了生物科学和计算领域的最新发展，"在治疗心力衰竭方面迈出了一大步"。
他补充道："我们的新AI工具能够接收心脏CT扫描数据，并为每位患者生成绝对风险评分，无需任何人工干预。"
"尽管本研究使用了心脏CT扫描，但我们目前正在努力将这种方法应用于任何原因进行的胸部CT扫描。"
"这将使医生能够就如何最佳治疗患者做出更明智的决定，对风险最高的患者给予最密集的治疗。"
目前，英国有约92万人患有心力衰竭，这意味着他们的心脏泵血能力不如正常水平。
这种疾病通常是由心脏病发作期间造成的心脏损伤引起的，但其他疾病也可能导致心肌问题，逐渐发展为心力衰竭。
每年约有35万名英国患者被转诊进行心脏CT扫描，以寻找冠状动脉中的脂肪斑块。
该团队目前正在寻求监管批准，以在英国国家医疗服务体系(NHS)中推广使用该工具，并将其添加到放射科部门进行的常规心脏CT扫描分析中。
安东尼亚德斯教授补充说："我们希望，如果该项目在全国范围内推广，它可以通过帮助患者延长健康寿命来减轻医院压力。"
为该研究提供资金的英国心脏基金会临床主任索尼娅·巴巴-纳拉扬博士(Dr Sonya Babu-Narayan)表示："心力衰竭经常被诊断得太晚，有时只有当患者被送入医院时才被发现。"
"晚期诊断可能意味着患者的心肌已经遭受严重损伤，而这些损伤本可能是可以避免的。"
"该工具可以帮助医生更早发现心力衰竭，通过更密切地监测风险最高的患者。"
"早期诊断心力衰竭至关重要——这意味着医生可以更好地管理患者的病情，让他们有更大的机会延长健康寿命。"
"这项研究展示了利用技术解锁心血管护理改进的强大力量。"
这些研究结果发表在《美国心脏病学会杂志》上。
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