提前10年预测致命心脏疾病：AI在医学领域的突破与应用

　　随着人工智能浪潮席卷全球，GPT等通用大模型正以惊人的速度改变我们与机器的交互方式，从语言翻译到内容创作，这些模型正塑造着信息时代的新面貌。然而，尽管这些技术在公众视野中无处不在，但在垂直细分领域，AI技术的影响和潜力尚未被广泛理解。本文将以《柳叶刀》今年发布的AI相关技术文章为视角，探讨AI在医学领域的应用和突破。

疾病预测

1. CaRi-Heart AI技术：提前10年预测致命心脏疾病

　　英国CaristoDiagnostics公司在《柳叶刀》上发表的研究揭示了CaRi-Heart AI技术的里程碑意义。该技术通过冠状动脉计算机断层血管造影(CCTA)生成FAI评分，结合AI-Risk算法，能够预测未来8年内发生致命心脏事件的风险。研究数据显示，AI-Risk算法结合FAI评分、冠状动脉粥样硬化程度及传统风险因素，能有力预测10年内的心脏死亡率和主要心血管事件（MACE），无论是否存在冠状动脉粥样硬化。

2. 急性白血病AI预测：预测准确率达99.7%

　　Vincent Alcazer团队基于1410名急性白血病患者的数据，开发了AI-PAL模型。该模型对急性早幼粒细胞白血病(APL)、急性淋巴细胞白血病(ALL)和急性髓细胞白血病(AML)的预测准确率分别高达99.7%、98.8%和96.1%。这一成果为急性白血病的早期准确诊断提供了有力工具。

疾病检查

1. 颅内动脉瘤AI检测：98.8%的真正阳性动脉瘤病例可通过AI模型检测到

　　南京大学医学院附属金陵医院等团队开发的深度学习模型，在颅内动脉瘤检测中表现出色。该模型在14,517名患者的头颈部CTA检查图像中，成功检测了98.8%的真正阳性动脉瘤病例。这一成果显著提高了动脉瘤的诊断准确性和效率。

2. 心衰诊断：AI效率优于人工

　　奥地利维也纳医科大学等机构联合开展的研究表明，AI系统在心脏淀粉样变性的诊断中表现优异。与临床专家相比，AI系统具有更高的AUC、敏感度和特异度，为心衰诊断提供了有力支持。

卵巢癌诊断：低成本、易获取且准确的辅助诊断工具

　　中山大学肿瘤防治中心团队开发的卵巢癌诊断人工智能融合模型，在多个验证集中表现出色。该模型结合常规体检中的实验室检验数据，为卵巢癌提供了一种低成本、易获取且高准确率的辅助诊断工具。

风险评估

1. 手术前风险评估：心电图深度学习预测术后死亡率

　　美国国家心肺血液研究所的研究表明，通过AI分析心电图可以更有效地预测患者术后死亡率。该研究开发的PreOpNet深度学习算法，利用ECG波形信号增强了术后死亡结果的辨别能力，显著改进了当前的术前风险分层工具。

小结

　　当前，人工智能在医学研究中正经历飞速发展，深刻改变着医疗领域的面貌。从《柳叶刀》及其子刊上的文章可以看出，AI技术在医学影像分析、肿瘤学、心血管疾病等多个领域实现了辅助诊断、个性化治疗方案设计与疾病风险评估的突破。同时，通过分析电子病历和遗传数据，AI正促进个性化医疗和精准治疗的发展。随着算法的不断精进和数据集的扩大，AI在医学研究中的潜力正逐渐变为现实，引领医学向更精准、高效、个性化的未来迈进。