人工智能可以识别有心脏病并发症风险的个体
犹他大学健康中心的科学家们首次证明，人工智能可以带来更好的方法来预测心血管疾病的发病和病程。研究人员与山间小学儿童医院的医生合作，开发了独特的计算工具，可以精确测量现有医疗条件对心脏和血管的协同作用。
研究人员表示，这种综合方法可以帮助医生预测、预防或治疗严重的心脏问题，甚至可能在患者意识到潜在疾病之前。
虽然这项研究只关注心血管疾病，但研究人员认为它可能有更广泛的影响。事实上，他们认为这些发现可能最终会引领一个个性化预防医学的新时代。医生会主动联系患者，提醒他们潜在的疾病，并告诉他们可以做些什么来缓解问题。
“我们可以求助于人工智能来帮助改善几乎所有人的风险医学诊断Martin Tristani-Firouzi博士说，他是该研究的通讯作者，也是U of U健康和山间小学儿童医院的儿科心脏病专家，Nora Eccles Harrison心血管研究和培训学院的科学家。“癌症的风险，甲状腺手术的风险，糖尿病的风险——任何你能想到的医学术语。”
这项研究发表在在线杂志上公共科学图书馆数字健康。
Mark Yandell博士是这项研究的资深作者，也是人类遗传学教授，哈佛大学健康学院的H.A.和Edna Benning总统捐赠主席，也是背景健康的联合创始人，他说，目前计算各种风险因素(如人口统计和病史)对心血管疾病的综合影响的方法往往是不准确和主观的。因此，这些方法无法识别某些可能对心脏和血管健康产生深远影响的相互作用。
为了更准确地衡量这些相互作用(也称为合并症)如何影响健康，Tristani-Firouzi、Yandell和来自U of U健康和山间小学儿童医院的同事们使用机器学习软件对160多万名儿童进行了分类电子健康记录(EHRs)，在姓名和其他识别信息被删除后。
这些电子记录记录了患者发生的一切，包括实验室检查、诊断、药物使用和医疗程序，帮助研究人员确定最可能加剧特定疾病(如心血管疾病)的合并症。
在他们目前的研究中，研究人员使用了一种人工智能被称为概率图形网络(PGM)来计算这些共病的任何组合如何影响相关的风险心脏移植手术例如，先天性心脏病或窦房结功能障碍(SND，心脏天然起搏器中断或衰竭)。
在成年人中，研究人员发现:
- 先前被诊断患有心肌病(心肌疾病)的人需要心脏移植的风险比没有被诊断患有心肌病的人高86倍。
- 那些患有病毒性心肌炎的人需要心脏移植的风险大约高出60倍。
- 使用米力农(一种用于治疗心力衰竭的舒张血管药物)将移植风险提高了175倍，这是心脏移植的最强个体预测因子。
在某些情况下，综合风险甚至更大。例如，在患有心肌病并正在服用米力农的患者中，需要心脏移植的风险比心脏更健康的患者高405倍。
Tristani-Firouzi说，合并症对儿童的移植风险有显著不同的影响。总的来说，儿童心脏移植的风险比没有心脏病的儿童高17到102倍，这取决于潜在的诊断。
研究人员还调查了母亲的影响健康怀孕期间对她孩子的影响。怀孕期间患有高血压的女性生下患有先天性心脏和循环系统疾病的婴儿的可能性是正常人的两倍。患有唐氏综合症的儿童患心脏异常的风险是正常人的三倍。
接受Fontan手术(一种纠正先天性心脏血液流动缺陷的手术)的婴儿患SND的可能性大约高出20倍心比不需要手术的患者的功能障碍率高
研究人员还发现了重要的人口统计学差异。例如，一名患有心房颤动(心跳加快)的西班牙裔患者的SND风险是具有相似病史的黑人和白人的两倍。
Josh Bonkowsky，医学博士，儿童个性化医疗中心主任，他不是这项研究的作者，他认为这项研究可能会导致一种用于患者护理的实用临床工具的发展。
“这项新技术表明，我们可以精确估计医疗并发症的风险，甚至可以确定对个别患者更好的药物。”Bonkowsky说。
接下来，Tristani-Firouzi和Yandell希望他们的研究也能帮助医生解开日益增长的、每天包围他们的、令人困惑的医疗信息网络。
Yandell说:“不管你有多清醒，在这个时代，作为一名医学专业人士，你没有办法把你需要的所有知识都记在脑子里，以尽可能最好的方式治疗病人。”“我们正在开发的计算机器将帮助医生利用电子时代所有可用的相关信息，做出最好的患者护理决策。这些机器对医学的未来至关重要。”
这项研究于2022年1月18日在线发表，题为“一种可解释的人工智能方法，用于使用电子健康记录预测心血管结果。”
