AI工具测量心脏周围的脂肪以预测患者患糖尿病的风险

由伦敦玛丽女王大学的研究人员领导的一个团队开发了一种新的人工智能 (AI) 工具，能够根据 MRI 扫描图像自动测量心脏周围的脂肪量。

使用新工具，该团队能够证明，无论一个人的年龄、性别和体重指数如何，心脏周围脂肪含量越多，患糖尿病的几率越大。

在期刊上发表研究 心血管医学前沿 这是 CAP-AI 计划资助的结果，该计划由伦敦玛丽女王大学和 Barts Health NHS Trust 之间的研究和创新合作伙伴 Barts Life Sciences 领导。

身体脂肪的分布会影响一个人患各种疾病的风险。 常用的体重指数 (BMI) 衡量标准主要反映皮下脂肪的堆积，而不是内脏周围的脂肪堆积。 特别是，有人认为心脏周围脂肪的积累可能是心脏病的一个预测指标，它与一系列疾病有关，包括心房颤动、糖尿病和冠状动脉疾病。

不幸的是，手动测量心脏周围的脂肪量既困难又耗时。 因此，直到现在，还没有人能够通过对大量人群的研究来彻底调查此事。

为了解决这个问题，我们发明了一种人工智能工具，可以应用于心脏 MRI 扫描，在不到三秒的时间内自动快速地测量心脏周围的脂肪。 未来的研究人员可以使用该工具来发现更多关于心脏周围脂肪与疾病风险之间的联系，但将来也有可能作为标准医院患者护理的一部分。 ”

Zahra Raeesi Istibraagh 博士， 研究人员， 伦敦玛丽女王大学

研究团队测试了人工智能算法解读来自超过 45,000 人心脏 MRI 扫描图像的能力，其中包括英国生物银行的参与者，这是一个来自英国各地超过 50 万参与者的健康信息数据库。 研究小组发现，人工智能工具能够准确量化这些图像中心脏周围的脂肪量，还能够计算出患者患糖尿病的风险。

领导技术开发的伦敦玛丽女王大学的 Andrew Bard 博士补充说：“AI 工具还包括一种用于计算结果不确定性的内置方法，因此可以说它具有很好的表征其结果的能力。作业的结果。”

领导该项目的伦敦大学玛丽女王大学的斯蒂芬彼得森教授说：“这种新工具对未来的研究有很大的好处，如果证明了临床益处，可以应用于临床实践以改善患者护理。这项工作突出显示“多学科合作的价值。在医学研究中，特别是在心血管成像方面。”

CAP-AI 由 Capital Enterprise 与 Barts Health NHS Trust、Digital Catapult 和 Alan Turing Institute 合作领导，并由欧洲区域发展基金和 Barts 基金会资助。