能深度自主學(xué)習(xí)的AI不僅能建構(gòu)蛋白質(zhì)三維折疊的模型以幫助生物醫(yī)藥學(xué)家研發(fā)新藥，還可以應(yīng)用于檢測(cè)心臟病。

近日，中國(guó)電子科技大學(xué)Wang Zhao組建的研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了一種全新的人工智能(AI)技術(shù)，該技術(shù)利用光學(xué)相干斷層掃描(OCT)圖像能自動(dòng)檢測(cè)心臟動(dòng)脈中的斑塊侵蝕，識(shí)別率高達(dá)80%。

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圖源：論文

據(jù)Wang Zhao介紹，如果動(dòng)脈被侵蝕，會(huì)導(dǎo)致流向心臟的血流量突然減少，而這會(huì)引發(fā)急性冠狀動(dòng)脈綜合征。所以監(jiān)測(cè)動(dòng)脈斑塊至關(guān)重要，而AI技術(shù)的參與則能大幅度提高速率和準(zhǔn)確度，這也是該研究的價(jià)值所在。

這種技術(shù)包含兩個(gè)主要步驟：首先AI模型會(huì)根據(jù)原始圖像來(lái)預(yù)測(cè)斑塊可能被侵蝕區(qū)域。然后根據(jù)算法對(duì)初始預(yù)測(cè)進(jìn)行細(xì)化，從而幫助醫(yī)生作出判斷。

為了驗(yàn)證該AI模型的準(zhǔn)確性，研究人員使用5,553張具有斑塊侵蝕的臨床OCT圖像和3,224幅沒(méi)有斑塊侵蝕的圖像來(lái)測(cè)試他們的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，AI正確預(yù)測(cè)了80%的斑塊侵蝕病例，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為73%。他們還發(fā)現(xiàn)，基于AI診斷與三位經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生的診斷非常吻合。

研究人員表示，在未來(lái)，這種新方法可以幫助醫(yī)生制定個(gè)性化的治療策略，以?xún)?yōu)化急性冠狀動(dòng)脈綜合征患者的管理。

該篇論文題為“In vivo detection of plaque erosion by intravascular optical coherence tomography using artificial intelligence”，目前已經(jīng)發(fā)表在《Biomedical Optics Express》上。

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論文原文：

https://opg.optica.org/boe/fulltext.cfm?uri=boe-13-7-3922&id=477017

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