基于人工智能的肺癌筛查ct定量图像分析减少骨质疏松筛查的差异

　　

在人工智能工具的帮助下，原本用于寻找肿瘤或出血或感染的计算机断层扫描（CT）也显示出动脉钙积聚，这是心血管疾病恶化的征兆。

这是由纽约大学朗格尼健康中心的研究人员领导的一项新研究的结果，也是“机会筛查”新趋势的一个例子，即放射科医生重新利用现有的医学图像来诊断疾病，而不是扫描最初设计的目的。

12月4日，在芝加哥举行的北美放射学会（RSNA）年度会议上，这项研究对大量腹部扫描进行了重新分析，分析了一部分主动脉（从心脏穿过腹部的主要动脉），这些扫描有很多原因。利用这些来自普通扫描的数据，研究作者随后使用人工智能来测量主动脉钙含量，给钙化水平贴上一个标准评分，并用它来预测一个人患主要心血管疾病的风险，包括血管阻塞（心脏病发作）。

该研究的高级研究员、医学博士、MBA米里亚姆·布雷德拉（Miriam Bredella）说：“我们不是依靠专门的冠状动脉CT扫描来发现潜在的致命心脏病，冠状动脉CT扫描很少见，也不总是在保险范围内，我们试图利用人工智能来帮助筛查腹部CT扫描，这种扫描有很多原因，可以更频繁、更早地发现心脏病。”布雷德拉是伯纳德和艾琳施瓦茨放射学教授，也是纽约大学格罗斯曼医学院临床和转化科学研究所所长。

具体来说，研究人员回顾了2013年至2023年期间纽约地区大多数老年男性和女性的3662次CT扫描，这些患者同时进行了腹部扫描（捕获了部分主动脉）和冠状动脉的专门CT扫描。

研究人员发现，由于其他原因进行的腹部扫描中，人工智能对主动脉钙化量的测量使研究小组能够准确预测同一个人冠状动脉的钙化情况，以及此人患主要心血管事件的风险。作者说，这一结果表明，腹部扫描可以单独用于预测心脏病发作或其他心血管事件。

研究作者说，经过三年的监测，那些主动脉钙化的人发生严重心脏病发作或脑血管堵塞或需要接受恢复心脏血流的手术的可能性是2.2倍，324名研究参与者确实发生了这种情况。该研究还显示，29%的研究参与者有动脉钙积聚的早期迹象，此前认为他们没有动脉钙积聚。

这项新发现支持了9月份发表在《骨》杂志上的一项研究结果，即利用机会性筛查来诊断骨质流失，也称为骨质疏松症。

在早期的研究中，也是在全自动人工智能算法的帮助下，来自马萨诸塞州总医院和哈佛医学院的布雷德拉和她的团队对3708名患者进行了CT扫描的二次分析，这些患者是肺癌筛查的一部分，其中大多数是老年吸烟者和前吸烟者。通过分析对肺部进行的扫描，同时也捕获了附近骨骼的图像，研究人员发现，在所有种族和收入的男性和女性中，都有严重的骨质流失迹象。

骨质疏松症是一种在普通人群中，尤其是在少数种族群体中都未被诊断出的疾病，研究小组报告说，在接受筛查的黑人中有38%，亚洲人中有55%，西班牙人中有56%，白人中有72人患有骨质疏松症。机会性筛查工具还检测到高比例的体脂、动脉硬化和脂肪肝，所有这些都与骨质流失有关。

布雷德拉说：“我们的研究表明，机会性筛查可以帮助诊断和治疗易患骨质疏松症的弱势群体，特别是老年人和吸烟者。”“这项工作为利用机会性筛查解决缺乏骨质疏松症和心脏病预防的问题，以及癌症和糖尿病筛查奠定了基础。”

不过，她指出，还需要更多的研究来确定成像数据和分析是否能提供足够的早期识别，以确定那些有较大风险的主要冠状动脉疾病或骨质疏松症的治疗是否能有效地减少疾病和死亡。

主动脉钙化研究的资金支持由美国国立卫生研究院资助UL1TR001445、R35HL144993、R01AG065330和R01LM013344。骨质疏松症研究的资金支持由美国国立卫生研究院拨款K24DK109940提供。