伊利諾伊州奧克布魯克市-根據(jù)《放射學(xué)：心胸影像學(xué)》上發(fā)表的一項研究，使用針對肺癌篩查的低劑量CT檢查信息，深度學(xué)習(xí)算法可以準(zhǔn)確預(yù)測心血管疾病死亡的風(fēng)險。
心血管疾病是全球死亡的主要原因。它甚至超過了肺癌，成為導(dǎo)致大量吸煙者死亡的主要原因。
低劑量CT肺部掃描用于篩查高風(fēng)險人群(例如吸煙者)中的肺癌。這些CT掃描還提供了通過提取有關(guān)心臟和主動脈鈣化的信息來篩查心血管疾病的機會。這些區(qū)域中鈣的存在與斑塊的形成有關(guān)，并且是心血管疾病死亡率，心臟病和中風(fēng)的有力預(yù)測指標(biāo)。
以前的研究使用了從CT圖像中提取的信息以及其他危險因素(例如膽固醇水平和血壓)以及自我報告的臨床數(shù)據(jù)(例如病史)。
對于這項新研究，研究人員測試了一種更快，自動化的方法，該方法可以預(yù)測五年的心血管疾病死亡率，而僅需很少的額外工作量。該方法利用深度學(xué)習(xí)的力量，深度學(xué)習(xí)是一種先進(jìn)的人工智能，其中計算機算法本質(zhì)上是從圖像中學(xué)習(xí)死亡率預(yù)測的重要特征。
利用來自全國肺部篩查試驗中為期兩年的接受低劑量CT的4,451名中位年齡為61歲的參與者的數(shù)據(jù)，研究人員對方法進(jìn)行了培訓(xùn)，以量化六種類型的血管鈣化。然后，他們對來自1,113名參與者的數(shù)據(jù)測試了該方法。
使用鈣評分的預(yù)測模型優(yōu)于僅使用自我報告的參與者特征(例如年齡，吸煙史和疾病史)的基線模型。
標(biāo)簽： 肺癌
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