翻看舊 CT 查心臟病：Mass General Brigham 聯手 VA 打造 AI-CAC

很多人去醫院做胸部 CT，可能是為了查肺結節或篩查肺癌，拍完片子排除了肺部問題，就把片子扔在病歷庫裡吃灰了。

但這趟檢查很可能漏掉了另一個隱形殺手：你的心臟血管其實已經在鈣化了。

麻省總醫院佈列根醫療系統（Mass General Brigham）與美國退伍軍人事務部（VA）在《新英格蘭醫學雜誌·人工智慧》（NEJM AI）上發表了一項新研究。他們開發了一套名為 AI-CAC 的深度學習演算法，能從病人以前拍過的普通胸部 CT 中，翻出隱藏的冠狀動脈鈣化病變。

讓普通胸部 CT 兼職查心臟

要看清楚冠狀動脈鈣化（CAC），醫學上的金標準其實是心電門控 CT。這種掃描必須和心跳節律同步，避免心臟跳動產生重影，才能精確算分。

問題是，日常看病拍的絕大多數胸部 CT 都是非門控的。醫院裡堆著海量的普通胸部片子，醫生一般只看開單的目的部位，很難再去細算血管鈣化情況。

第一作者 Raffi Hagopian 醫生透露了一個對比：僅在退伍軍人事務部系統裡，非門控胸部 CT 就有數百萬份，而專門的心電門控檢查只有大約 5 萬份。

研究團隊拿了 98 家 VA 醫療中心的常規胸部 CT 資料來訓練模型，並在 8052 次掃描上做了測試。

結果顯示，AI-CAC 判斷患者體內是否存在鈣化的準確率達到了 89.4%。在有鈣化的患者中，區分鈣化積分是否超過 100 分（代表中度心血管風險）的準確率也有 87.3%。

更關鍵的是對未來的預測。資料顯示，AI 算出的鈣化積分超過 400 分的患者，未來 10 年內的死亡風險是積分為零者的 3.49 倍。

有 4 位心臟病專家對模型篩出的極高風險（積分大於 400）病例進行了人工核實，發現其中 99.2% 的人完全符合啟動降脂治療的標準。

為什麼重要

我們認為，AI-CAC 最聰明的地方在於它不要求醫療機構採購新裝置，也不需要患者再多吃一次射線。它做的是一種典型的「機會性篩查」：把你過去為了查別的病拍下的舊底片重新盤活，順手把心血管風險給測了。

對普通人來說，這相當於不花額外的錢、不跑額外的檢查，就能提前好幾年知道自己心肌梗塞的風險。只要拿到這個預警，及早吃上史他汀類降脂藥或者改變生活習慣，很多原本突發的急性心血管事件完全可以被扼殺在萌芽期。

對於醫療系統而言，這種技術正在把醫療模式從「發病後再救治」往前推到「發病前先干預」。低成本篩查出高危人群，長期來看能省下大筆心血管急救和支架手術的開銷。

不過這項技術目前也有明顯的侷限。該演算法完全是在美國退伍軍人系統的資料上訓練和測試的，這個群體在年齡、性別構成上和普通大眾有很大差異。它換到女性更多、更年輕的常規體檢人群中還能不能保持近 90% 的準確率，還需要後續研究來驗證。此外，演算法給出的估算分能否替代金標準來動態監測藥效，目前也還沒下定論。