翻看旧 CT 查心脏病：Mass General Brigham 联手 VA 打造 AI-CAC

很多人去医院做胸部 CT，可能是为了查肺结节或筛查肺癌，拍完片子排除了肺部问题，就把片子扔在病历库里吃灰了。

但这趟检查很可能漏掉了另一个隐形杀手：你的心脏血管其实已经在钙化了。

麻省总医院布列根医疗系统（Mass General Brigham）与美国退伍军人事务部（VA）在《新英格兰医学杂志·人工智能》（NEJM AI）上发表了一项新研究。他们开发了一套名为 AI-CAC 的深度学习算法，能从病人以前拍过的普通胸部 CT 中，翻出隐藏的冠状动脉钙化病变。

让普通胸部 CT 兼职查心脏

要看清楚冠状动脉钙化（CAC），医学上的金标准其实是心电门控 CT。这种扫描必须和心跳节律同步，避免心脏跳动产生重影，才能精确算分。

问题是，日常看病拍的绝大多数胸部 CT 都是非门控的。医院里堆着海量的普通胸部片子，医生一般只看开单的目的部位，很难再去细算血管钙化情况。

第一作者 Raffi Hagopian 医生透露了一个对比：仅在退伍军人事务部系统里，非门控胸部 CT 就有数百万份，而专门的心电门控检查只有大约 5 万份。

研究团队拿了 98 家 VA 医疗中心的常规胸部 CT 数据来训练模型，并在 8052 次扫描上做了测试。

结果显示，AI-CAC 判断患者体内是否存在钙化的准确率达到了 89.4%。在有钙化的患者中，区分钙化积分是否超过 100 分（代表中度心血管风险）的准确率也有 87.3%。

更关键的是对未来的预测。数据显示，AI 算出的钙化积分超过 400 分的患者，未来 10 年内的死亡风险是积分为零者的 3.49 倍。

有 4 位心脏病专家对模型筛出的极高风险（积分大于 400）病例进行了人工核实，发现其中 99.2% 的人完全符合启动降脂治疗的标准。

为什么重要

我们认为，AI-CAC 最聪明的地方在于它不要求医疗机构采购新设备，也不需要患者再多吃一次射线。它做的是一种典型的「机会性筛查」：把你过去为了查别的病拍下的旧底片重新盘活，顺手把心血管风险给测了。

对普通人来说，这相当于不花额外的钱、不跑额外的检查，就能提前好几年知道自己心梗的风险。只要拿到这个预警，及早吃上他汀类降脂药或者改变生活习惯，很多原本突发的急性心血管事件完全可以被扼杀在萌芽期。

对于医疗系统而言，这种技术正在把医疗模式从「发病后再救治」往前推到「发病前先干预」。低成本筛查出高危人群，长期来看能省下大笔心血管急救和支架手术的开销。

不过这项技术目前也有明显的局限。该算法完全是在美国退伍军人系统的数据上训练和测试的，这个群体在年龄、性别构成上和普通大众有很大差异。它换到女性更多、更年轻的常规体检人群中还能不能保持近 90% 的准确率，还需要后续研究来验证。此外，算法给出的估算分能否替代金标准来动态监测药效，目前也还没下定论。