AI腹部脂肪测量可预测心脏病发作和中风

根据今天在北美放射学会(RSNA)年会上发表的一项研究，腹部CT图像的自动深度学习分析可以更精确地测量身体成分，并预测主要心血管事件，如心脏病发作和中风，比总体体重或身体质量指数(BMI)更好。

加州大学旧金山分校腹部成像和超声研究员、医学博士Kirti Magudia说:“建立的心血管风险模型依赖于体重和BMI等因素，这些因素是身体组成的粗略替代品。”“众所周知，BMI相同的人，肌肉和脂肪的比例可能明显不同。这些差异对各种健康结果都很重要。”

与基于身高和体重的BMI不同，腹部单轴向CT切片可以直观地显示皮下脂肪区域、内脏脂肪区域和骨骼肌区域的体积。然而，手动测量这些单独的区域是费时且昂贵的。

作为波士顿布里格姆妇女医院(Brigham and Women’s Hospital)的放射科住院医师，Magudia博士是一个多学科研究团队的一员，该团队包括放射科医生、数据科学家和生物统计学家，他们开发了一种使用深度学习(一种人工智能(AI))的全自动方法，从腹部CT图像确定身体成分指标。

“常规进行的腹部CT扫描提供了一种更细致的方式来观察身体组成，但我们目前还没有利用它，”马古迪亚说。

该研究队列来自2012年波士顿Partners Healthcare公司对23136名患者进行的33182次腹部CT门诊检查。研究人员确定了12128名在成像时没有重大心血管和癌症诊断的患者。患者平均年龄为52岁，57%的患者为女性。

研究人员选择了L3 CT切片(来自第三腰椎)，并计算了每个患者的身体成分面积。然后根据皮下脂肪面积、内脏脂肪面积和骨骼肌面积的归一化值将患者分为四个四分位数。

在这项回顾性研究中，确定了这12128名患者中的哪一位患有心肌梗死(心脏病发作)或中风后5年内的指数腹部CT扫描。研究人员发现，在这一研究组中发生了1560例心肌梗死和938例中风。

统计分析表明，内脏脂肪面积与未来的心脏病发作和中风独立相关。BMI与心脏病发作或中风无关。

“内脏脂肪面积比例最高的那组患者更有可能患有糖尿病心脏病即使根据已知的心血管风险因素进行了调整，”马古迪亚博士说。“内脏脂肪面积最低的一组患者在腹部CT检查后的几年内免于中风。”

她补充说:“这些结果表明，通过CT对身体肌肉和脂肪区进行精确测量，在预测心血管结果风险方面优于传统的生物标志物。”

根据Magudia博士的说法，这项工作证明了完全自动化和规范化身体成分分析现在可以应用于大型研究项目。

“这项工作展示了人工智能系统为人类带来价值的前景临床护理通过从现有成像数据中提取新信息，”马古迪亚博士说。“人工智能系统的部署将使放射科医生、心脏病医生和初级保健医生能够以最小的医疗保健系统增量成本为患者提供更好的护理。”

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