2019年欧洲心脏病学会年会上，牛津大学研发的人工智能工具惊艳亮相。这种新工具可以提前五年预测心脏病发作的风险，采用了机器学习方法对大量的血管扫描数据进行深度学习，开发出了新的生物标记物（Biomarker）——Fat Radiomic Profile（FRP，脂肪放射组学特征）。

该工具可以检测心脏病发作的各种指针，例如心脏供血血管周围间隙的细微异常，比如炎症、组织疤痕以及微小血管的生长。相关研究已于2019年9月3日发表在心血管领域顶级期刊EUROPEAN HEART JOURNAL（EHJ，最新IF=23.239）上。

在英国每年有4万胸痛患者接受CT扫描，大约3/4的患者会被告知结果正常，未发现血管变窄迹象，但将会有1/5的人在未来10年内仍然会心脏病发作。

在这项研究中，研究者和他的团队首先使用了167名接受心脏手术的人的脂肪活检。他们分析了相关的基因的表达，疤痕和新的血管形成，并将其与CT扫描图像相匹配，以确定哪些特征最能指示心脏血管周围脂肪的变化。

接下来，团队比较了总样本5487人中的101份CT扫描结果，这101人在接受CT扫描后的5年内因为心脏病发作或心血管而死亡。通过比较来了解导致心脏病发作风险更高的血管周围空间的变化情况。

利用机器学习，他们开发了捕获风险水平的FRP生物标记物。由于机器学习的特性，如果增加的扫描样本越多，模型预测就会越准确。

他们在SCOT-HEART试验中对1575人测试了这种血管周围指纹的性能，表明FRP在预测心脏病发作方面具有显著的价值，比现有诊断工具都要优异。

这项研究具有非常大的现实意义，对机器学习技术的创新使用为医疗诊断带来了革命性的潜力，通过识别心脏病发作风险，能够有效帮助患者尽早接受干预和预防。

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