提高診療效率：科學家開始用AI和機器學習預測心臟病發作時間

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近日，斯坦福大學開發的一個系統正在使用人工智慧和機器學習來幫助醫生監測病人的動脈來觀察心臟病人的病情，以代替一些侵入性檢查。

德里克·康諾利博士是桑德韋爾和西伯明翰醫院NHS信託基金的介入心臟病顧問醫生，他已經使用HeartFlow的技術大約一年了。在過去的12個月里，他發現英國人對使用這項技術越來越感興趣。這項技術可以幫助醫生觀察冠狀動脈內部。

總部位於加州的醫療科技公司HeartFlow最近獲得了5億美元的資金，幫助其將技術商業化。它的演算法分析醫學掃描產生的冠狀動脈三維重建，並利用機器學習和人工智慧來提高診斷準確性。

冠狀動脈是為心臟供血的血管。如果這些血管變窄，例如，由於吸煙或高膽固醇，心臟無法獲得維持有效工作所需的血液，這可能導致心臟病發作。在英國，心臟病是男性的頭號殺手，也是死亡的第二大原因，占死亡人數的十分之一以上。

為了降低死於心臟病的人數，醫生們希望能夠在病人來找醫生之前就能發現自己的病情。「當他們來找我的時候，他們已經心臟病發作了。如果我們能在他們心臟病發作之前就發現病情，情況將會更好。

這項技術源於斯坦福大學對流體動力學的研究，它從患者的CT掃描中獲取數據，並構建出他們心臟的3D圖像。這使得醫生能夠準確地觀察冠狀動脈的狹窄位置和程度。

雖然這聽起來很簡單，但它與以往的做法有很大的不同，首先這可以讓患者免受很多壓力、等待和不必要的侵入性檢查。

對於任何被認為是由於心臟病引起胸痛而來醫院就診，然後又被轉到快速胸痛診所就診的患者來說，第一個測試就是心臟CT。那些有明顯動脈嚴重狹窄跡象的病人可能會接受侵入性血管檢查，在這個過程中，病患會被推入導管實驗室，一根導線插入冠狀動脈，測量血管頂部和底部的壓力。如果這種差異，即所謂的功能性血流儲備(FFR)低於80%，病人將需要支架，即放置在動脈內的管子來保持動脈暢通。

「心臟CT真的算是效率很高的檢查方法，這是我們擁有的最敏感和最具體的檢測方式，但它往往誇大了疾病，因此，心臟CT檢查看起來可能比侵入性血管造影更糟糕。

通過研究在心臟CT掃描過程中病人動脈中物質的流動，心臟血流可以計算病人的FFR，而不需要侵入性血管造影。

康諾利說，這對病人來說是個好消息，他沒有受到與侵入性檢測相關的風險的影響。例如，病人在心臟CT中吸收的輻射量是他們在侵入性血管造影中吸收輻射量的四分之一。「你接受的輻射越多，誘發癌症的可能性就越大，尤其是年輕患者。你使用的輻射越少越好。其次，心臟CT可以減少危險。我們每做一次血管造影診斷，3000名病人中就有一人可能患有嚴重疾病或死亡。而CT檢查要比侵入性血管造影安全得多。」

通過使用心臟流量來計算FFR，最終接受侵入性血管造影的病人會更少，伴隨而來的風險也更少，而那些真正需要進行血管造影的病人也更少。

康諾利說:「每5個病人中有一半人將服用膽固醇片，因為他們有早期疾病，一半有正常的冠狀動脈。過去五分之一的病人需要做導管血管造影，現在十分之七的病人不需要去導管實驗室做侵入性手術，因為心臟流量排除了他們有明顯狹窄的可能性。」

它不僅使患者的生活更輕鬆,使生活更加方便，診費更便宜，還能減少侵入性血管造影。「如果我們把一個人帶到導管實驗室，他們的冠狀動脈正常，檢查需要花費一個小時，這相當於是浪費了時間。。」

目前，在伯明翰進行的CT掃描已經完成，並上傳到HeartFlow的雲端。一旦該公司的演算法對掃描結果起作用，它就會報告結果——對於伯明翰的病人來說，大約是三個小時之後。康諾利希望這種延遲能減少，也許能達到這樣的效率:病人可以做一次掃描，去喝杯咖啡，在喝完咖啡後就能看到結果。

目前，這種掃描只對胸痛患者進行，如果成本和時間延遲降低，這種測試可以在更廣泛的人群中進行，以診斷心臟病的早期癥狀，並防止病情惡化。

「下一個問題是，如果你選取高風險人群，比如糖尿病、高血壓、高膽固醇、或煙癮大的人，或以上所有人群，他們中有多少人會患病?」CT掃描儀可能會告訴我們。但是問題是，如果他們的冠狀動脈變窄，他們僅僅從藥片、搭橋手術或支架中能夠得到完全的治療嗎?我認為未來還有更多改進空間。」

雖然CT和心臟血流目前只能顯示患者的動脈是否有明顯狹窄，是否應該植入支架，但在未來，該系統可能會給醫生更大的指導，讓他們知道下一步該做什麼。Connolly預測，不久之後，HeartFlow將不僅能提示是否需要支架，還能提示應該使用多大的支架，應該放置在哪裡，以及更多可以量化預期的結果，因為機器學習將需要進行越來越多的掃描和積累。

「目前，HeartFlow比較擅長判斷哪些病人不需要支架。未來，我們應該能夠預測如果我們植入支架會發生什麼，這將幫助我們做出臨床判斷，判斷支架是否適合病人。」

同時！心臟病學家否認了人工智慧在醫學上的日益廣泛應用可能會讓醫生失去技術技能的擔憂，相反，他認為這是一種為醫生提供額外診療證據的方式。

「我是否害怕機器告訴我，病人接受x或y治療的概率是小數點後17位?」一點也不。雖然我們還沒有做到這一點，但很明顯，技術有它的用途，醫生在沒有太多證據的情況下只說『我認為』的時代將會消失。」

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