人工智能可助提前数年预测心脏病风险

（张家伟报道）英国牛津大学在人工智能领域取得新突破，推出了一项前沿研究成果。该成果揭示了有一种基于人工智能技术的全新工具，能够在心脏病发作前至少五年预测个体是否处于高风险状态。这一发现对于预防和治疗心脏病具有重大意义。

目前，对于疑似心脏病症状的患者，传统的检测手段大多依赖于冠状动脉扫描结果的解读。这种方法有时难以准确预测患者未来的心脏病发作风险。针对这一难题，牛津大学的研究团队采用了机器学习方法，对大量的血管扫描数据进行了深度分析。他们成功开发出一种全新的生物标记物，能够精准识别出血管周围间隙的异常变化，如发炎和瘢痕等迹象，这些都是未来心脏病发作的重要预警信号。

值得一提的是，这项新技术的预测准确性随着所加入的扫描数据量的增加而提高。在1575名志愿者的测试中，反馈结果非常良好，其表现远优于现有的诊断工具。牛津大学的研究团队计划在未来一年内将这一新检测技术推广给医护人员，以便更好地服务患者。

牛津大学的哈拉兰博斯·安东尼亚德斯教授作为该研究项目的负责人表示，这次利用人工智能技术开发的工具能够发现人们血管周围的潜在“坏”特征，这在早期检测心脏病风险方面具有巨大的潜力。这一新工具的应用将使医护人员能够提前采取预防措施，为心脏病患者提供更好的治疗和护理。