(相关资料图)

医学图像包含超出人眼可见的大量信息。现在，科学家们正在使用放射组学，这是一种相对较新的人工智能形式，它使用医学成像的定量方法来提取更多在医学图像中捕获的数据，然后将其用于更好地了解疾病并预测患者的结果。

在一项新的研究中，贝斯以色列女执事医疗中心 (BIDMC) 和莱希医院与医疗中心 (LHMC) 的医生研究人员调查了从患有常见心脏病的人的磁共振成像中提取的放射组学数据是否有助于预测心律失常事件和潜在的突发事件这些患者的亡。

在对三个国际医疗中心的 1,200 多名患者进行的一项研究中，科学家们确定，将放射组学特征纳入风险模型可以改善预测，并将以前未知的特征确定为心源性猝的重要标志。该团队的研究结果发表在《JACC：心血管成像》上。

在美国，大约五百人中就有一人(即 150 万人)患有肥厚型心肌病 (HCM)，这是一种遗传性心脏病，患者的心肌变得异常厚重，导致心脏难以有效地将含氧血液泵送到身体。虽然有时无症状，HCM 可导致呼吸短促、心律失常和心源性猝。诊断患有这种疾病的患者通常会通过磁共振成像 (MRI) 监测心脏疤痕组织的存在，这是心源性猝的主要危险因素。

“心源性猝是肥厚型心肌病的一种毁灭性并发症，我们需要更好的算法来识别那些发生致命性心律失常的高风险人群，”通讯作者、BIDMC 心脏 MR 中心主任、教授 Reza Nezafat 博士说。哈佛医学院医学博士。“可以有效预防心源性猝，但已确定的临床危险因素的低辨别能力限制了这些努力。我们研究了将疤痕的放射学特征整合到现有风险分层模型中的预后价值。”

该团队(包括 BIDMC 的主要作者 Ahmed S. Fahmy 博士)分析了2003 年至 2018 年间在波士顿、多伦多和佛罗伦萨的学术医疗中心接受治疗的 1,229 名 HCM 患者的心脏影像数据。每位患者经历突发心脏病的风险使用两个已建立的风险评分模型计算五年内的心源性亡，该模型取决于临床和影像学变量，包括年龄和心源性猝家族史，以及心壁厚度和疤痕组织负荷。

标签：