根据今天在北美放射学会(RSNA)年度会议上发表的一项研究，人工智能(AI)提供了一种自动化的、准确的工具，来测量在接受胸部CT扫描以筛查肺癌患者中常见的心脏病标志物。

低剂量胸部CT被批准用于高危人群的肺癌筛查，如长期吸烟者。虽然CT扫描的目的是诊断肺癌，但冠状动脉钙化(一种测量动脉斑块的方法)在CT上也能看到。CT得出的冠状动脉钙分数是一种很好的测量方法，可以帮助医生决定谁应该服用一种叫做他汀类药物的降胆固醇预防药物。

小剂量胸部CT被批准用于长期吸烟者等高危人群的肺癌筛查。尽管这些CT扫描旨在诊断肺癌，但在CT上也可以看到冠状动脉钙(一种测量动脉斑块的方法)。CT得出的冠状动脉钙化评分是是一种很好的测量方法，可以帮助医生确定哪些患者应该服用一种叫做他汀类药物的降胆固醇预防药物

“新的胆固醇指南鼓励使用钙评分来帮助医生和患者决定是否服用他汀类药物，”该研究的共同作者、波士顿马萨诸塞州总医院(MGH)心血管成像研究中心(CIRC)的人工智能主任、医学博士、公共卫生硕士Michael T. Lu说。“对于那些有中度心脏病风险的患者，如果钙评分为0，他汀类药物可以推迟使用。如果钙含量高，那么这些患者应该服用他汀类药物。”

尽管具有预后价值，但在低剂量CT肺部筛查中并未常规测量冠状动脉钙，因为测量需要专用软件，这就增加了解释时间。

“如果我们的工具在患者体内检测到大量冠状动脉钙质，那么也许我们可以将该患者专业人员来跟进，”医学硕士Roman Zeleznik说。波士顿布莱根妇女医院(BWH)和达纳-法伯癌症研究所的医学(AIM)计划正在进行。“这将使患者更容易获得适当的治疗。”

该研究团队代表了MGH的CIRC与BWH的密切合作，他们近期开发并测试了一项技能，该技能使用深度学习(一种复杂的人工智能)来自动测量胸部CT图像上的冠状动脉钙含量。他们在心脏CT和胸部CT上训练了深度学习系统，在这些系统中，手动测量了冠状动脉钙。然后，他们对数千名年龄在55岁至74岁之间的重度吸烟者进行了CT扫描，这些人参加了国家肺筛查试验(NLST)，这是一项确立了CT在早期发现肺癌方面价值的重要研究。

结果表明，深度学习衍生的冠状动脉钙分数与人类自身的分数非常接近。此外，在6.5年的随访中，深度学习钙得分与心血管死亡之间存在显着关联。

“CT扫描中有关于心血管健康的信息，”卢博士说。“这是一种自动提取信息的方法，可以帮助患者和医生做出预防性治疗的决定。”

例如，冠状动脉钙化的自动定量可以用来把人们分成高危人群和低危人群。

深度学习系统在后台运行，不会增加检查时间。该系统能够自动进行冠状动脉钙化评估，这对研究来说是一个福音，因为它可以在更短的时间内评估大量患者。

在肺部筛查人群之外，它也可能具有价值。该研究小组已经证明了其对患有稳定和急性胸痛的人的有效性。

“我们有一个工具，在未来可以用于几乎每一次胸部扫描，为大量患者生成与临床非常相关的信息，”该研究的共同作者Hugo Aerts博士说，他是布莱根妇女医院AIM项目的主任。

该研究小组已经在稳定(PROMISE试验)和急性(ROMICAT试验)胸痛患者的临床试验人群中证明了相似的结果。

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