10年内中风风险有多大？首个神经网络算法告诉你

当前，心源性心脏病（SCD）仍然是全球死亡者的主要原因，在欧洲和北美的普通成年人里，每 100,000 人里的出生率为 50-100 人，占到所有死亡者人数的 15-20% 。而冠状动脉疾病病变愈演愈烈肺水肿性心源性心脏病（SCDA）的显然性最很高。

因此，迫切须要联合开发既有、正确地和带有运输成本效益的肺水肿显然性风险评估方法，以减轻这一巨大的卫生和经济负担。

近日，约翰霍普金斯该大学学术研究其他部门领导的团队，联合开发了一种基于计算机系统的新方法，可以比内科医生更正确地地预测病变否以及何时显然死于脊柱骤停。该技术联合开发以病变脊柱影像学的资讯以及其它取材为基础，将大不相同医学决策并提很高突发性和致命性肺水肿的存活率。

涉及学术研究刊载在近日的《自然心肌梗死学术研究》上。

论文通讯设备编者、机械工程工程教授 Natalia Trayanova 表示， “由肺水肿引起的心源性心脏病，占到全球所有死亡者人数的 20%，但我们对它愈演愈烈的原因或如何判断谁处于小心里知之甚少。有些病变心源性心脏病的显然性显然较低，显然不须要用作自动灌注除颤器（AED），而有些很高显然性病变如果无法及时得不到他们须要的放射治疗，显然会在他们生命的黄金时期死亡者。我们的算法可以认真的是，确定谁有脊柱死亡者的显然性，以及何时愈演愈烈，进而让内科医生正确地地决定须要认真什么。”

据了解，这也是第一个用作建模为每位脊柱病病变建立既有猎食风险评估的团队。这些显然性测量缺少了 10 年内心源性心脏病的很高正确地度，以及最有显然愈演愈烈的时间。

学术研究其他部门为这种基于深度深造技术联合开发的方法起了个名字，叫认真肺水肿显然性猎食学术研究（Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk，SSCAR）。

上图 | SSCAR 示意上图（相关联：Nature）

在当前的医学脊柱影像分析方法里，内科医生仅提取简单的疤痕特征，如体积和质量，并未充分利用涉及影像里的关键数据。

“这些影像比如问道内科医生无法访问的关键文档，”第一编者、前约翰霍普金斯该大学博士生 Dan Popescu 问道， “这种瘢痕可以以各不相同的形式产于，它问道明了病变的猎食但他却。只不过其里的文档被隐藏了。”

为此，学术研究团队首先用作对比度增强的脊柱表征影像，来可视化约翰霍普金斯公立医院 156 名脊柱磁心肌病真实病变的瘢痕产于，以锻炼一种算法来检测肉眼不可见的模式和关系。

上图 | SSCAR 在红色圈出的脊柱里检测到很高显然性（相关联：约翰霍普金斯该大学）

学术研究人小组还用作十年的标准医学病变数据锻炼了第二个建模，病变数据都有年龄、BMI、种族和处方药用作等 22 个因素。

然后用作深度建模直接从 CMR 影像和医学因素里深造这些参数，从而对猎食数据同步进行最佳机器深造，诱发很高度既有的猎食概率预测，并得不到病变的特异性猎食曲线。

之后，学术研究其他部门在来自美国 60 个医疗里心的独立病变字段的检验里得不到验证，这些病变带有各不相同的脊柱病史和各不相同的核表征数据，相比之下，算法的预测比内科医生正确地得多，而且在相比之下该系统会可以被广泛应用在任何地方。

值得注意的是，SSCAR 里用作的定制建模的整体设计里，采取了多个两步来确保结果特征的涉及性和可解释性。计算机系统算法的可解释性对其广泛应用至关最主要，围绕它的关切在医疗保健领域尤为普遍。

心肌梗死诊断和放射治疗新颖Union联合副校长 Trayanova 问道：“这有显然值得注意不良影响有关肺水肿显然性的医学决策，并且值得一提的是着将病变关键点预测带入计算机系统时代的最主要一步。它体现了将计算机系统、工程学和医学融合为医疗保健下一代的趋势。”

该团队当前正在努力构建算法来检测其他类型的脊柱病。根据 Trayanova 的问道法，还可以为忽视视觉诊断的其他医学领域联合开发深度深造概念。

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