能深度自主學習的AI不僅能建構蛋白質三維折疊的模型以幫助生物醫(yī)藥學家研發(fā)新藥，還可以應用于檢測心臟病。

近日，中國電子科技大學Wang Zhao組建的研究團隊創(chuàng)造了一種全新的人工智能(AI)技術，該技術利用光學相干斷層掃描(OCT)圖像能自動檢測心臟動脈中的斑塊侵蝕，識別率高達80%。

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圖源：論文

據(jù)Wang Zhao介紹，如果動脈被侵蝕，會導致流向心臟的血流量突然減少，而這會引發(fā)急性冠狀動脈綜合征。所以監(jiān)測動脈斑塊至關重要，而AI技術的參與則能大幅度提高速率和準確度，這也是該研究的價值所在。

這種技術包含兩個主要步驟：首先AI模型會根據(jù)原始圖像來預測斑塊可能被侵蝕區(qū)域。然后根據(jù)算法對初始預測進行細化，從而幫助醫(yī)生作出判斷。

為了驗證該AI模型的準確性，研究人員使用5,553張具有斑塊侵蝕的臨床OCT圖像和3,224幅沒有斑塊侵蝕的圖像來測試他們的方法。實驗結果顯示，AI正確預測了80%的斑塊侵蝕病例，陽性預測值為73%。他們還發(fā)現(xiàn)，基于AI診斷與三位經(jīng)驗豐富的醫(yī)生的診斷非常吻合。

研究人員表示，在未來，這種新方法可以幫助醫(yī)生制定個性化的治療策略，以優(yōu)化急性冠狀動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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