近期，《柳叶刀》发表了一篇对心血管疾病风险预测具有里程碑意义的研究，其研究结果受到了广泛关注。
CaRi-Heart技术及其背景
这项创新技术名为CaRi-Heart，是通过结合AI视觉算法和预测算法，可以在无症状出现前就提前10年预测心脏疾病风险。这一技术由英国Caristo Diagnostics公司开发，并已公布显著的临床研究结果。技术的核心在于量化冠状动脉炎症的严重程度，为心脏疾病的预测提供了新的可能性。
项目背景：ORFAN项目
该研究依靠的数据来自英国的ORFAN项目，该项目隶属于英国国家医疗体系（NHS），目的在于评估接受冠状动脉计算机断层扫描血管造影（CCTA）的患者的风险状况和疾病发生率。牛津大学风险因素和非侵入性成像项目的合作结果，对于心血管疾病的管理具有重要意义。
CCTA与心血管疾病检测
几乎所有胸痛患者都需接受CCTA检测，以识别是否存在梗阻性冠状动脉疾病（CAD）的可能性。这一检测在为患者评估未来的风险因素方面发挥着关键作用。然而，炎症的存在可能会导致病情加重，因此提前检测炎症同样至关重要。
AI算法与风险量化
通过AI算法纳入其他因素，可以综合评估患者心血管风险。为了实现这一点，标准化的脂肪衰减指数（FAI）被应用于量化冠状动脉炎症的严重程度。而一种名为AI-Risk的辅助算法则结合FAI评分和血管粥样硬化斑块负荷等其他因素，进行风险评估。同时考虑的其他风险因素多达17种，如年龄、性别、BMI等。
CaRi-Heart 2.5版设备的性能验证
性能验证研究选取了ORFAN项目中的3393名患者，通过中位数为7.7年的随访，覆盖从2010年到2015年的时间跨度，患者年龄范围从18岁跨越至99岁。研究团队使用CaRi-Heart 2.5版设备生成FAI评分，并计算患者未来8年发生致命心脏事件的风险百分比，进一步将风险分为不同类别。
CaRi-Heart的临床应用
研究统计结果表明，FAI评分可以作为预测未来10年死亡率和主要不良心脏事件（MACE）的有效指标，无论患者是否患CAD。Caristo公司的算法相比现行模型，如QRISK3，更能准确估计年轻患者的风险。即使动脉硬化症状轻微或不存在，也能识别出高风险患者。
显著影响患者治疗方案
CaRi-Heart技术的引入，导致45%的患者治疗方案发生变化，这主要是发现他们在以前未检测到的冠状动脉炎症后决定采取治疗措施。
CaRi-Heart技术的贡献
CaRi-Heart技术的成功应用证明，在冠状动脉炎症的可视化和量化上取得了显著进展，提高了心脏病预测、预防和管理的效率。Caristo公司表示，这一里程碑式的发明是心脏医学领域的重大突破。
CaRi-Heart技术的未来发展
目前，该技术已在英国、欧洲和澳大利亚等地区投入使用，未来还将研发新技术来预测未来数年的中风和糖尿病风险。
结语
本文详述了AI技术在心血管疾病预测上的应用，未来将可能为心脏病的预防和治疗提供全新的思路和方法。这也是AI在医疗领域广泛应用的一个显著案例，为心脏病患者带来了更有效的解决方案。
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