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近日，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬仁濟(jì)醫(yī)院心內(nèi)科卜軍教授團(tuán)隊(duì)與上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院盛斌教授團(tuán)隊(duì)合作，在國(guó)際重要綜合性期刊《Science Bulletin》在線發(fā)表原創(chuàng)研究論文。研究團(tuán)隊(duì)依托前瞻性多中心影像大隊(duì)列，成功研制出一種基于心臟影像的全新人工智能預(yù)后預(yù)測(cè)系統(tǒng)“DeepSTEMI”，該系統(tǒng)可精準(zhǔn)預(yù)測(cè)急性心肌梗死患者未來(lái)發(fā)生心血管事件的風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)融合解析多源影像特征，DeepSTEMI系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化、智能化的風(fēng)險(xiǎn)分層，為急性心?；颊叩木珳?zhǔn)管理提供了新的技術(shù)工具。

急性心肌梗死是致使全球心血管疾病患者死亡與致殘的重要病因。盡管當(dāng)下治療手段持續(xù)進(jìn)步，但仍有相當(dāng)多患者會(huì)出現(xiàn)再次心梗、心力衰竭，甚至死亡的情況。目前臨床上應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和人工測(cè)量影像指標(biāo)，難以精準(zhǔn)、全面地反映心肌損傷的實(shí)際程度，也無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別出未來(lái)真正處于高風(fēng)險(xiǎn)的患者。

據(jù)悉，DeepSTEMI是首個(gè)面向急性心肌梗死患者預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)的全流程自動(dòng)化的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。該系統(tǒng)提出了具有可解釋性的U-Net與Transformer協(xié)同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，完成多序列心臟磁共振區(qū)域提取，對(duì)多模態(tài)心臟磁共振序列和臨床變量進(jìn)行聯(lián)合建模；同時(shí)創(chuàng)新性地引入層級(jí)特征融合模塊與缺失模態(tài)生成模塊，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)信息高效融合與模態(tài)缺失情況下的穩(wěn)健預(yù)測(cè)。該系統(tǒng)整合了多中心真實(shí)世界數(shù)據(jù)，累計(jì)分析超過(guò)3萬(wàn)張磁共振圖像，為DeepSTEMI模型的泛化能力提供了堅(jiān)實(shí)的真實(shí)世界證據(jù)，能為急性心肌梗死患者提供更精準(zhǔn)的遠(yuǎn)期風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

據(jù)介紹，DeepSTEMI系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了基于磁共振影像的心血管不良事件預(yù)測(cè)的全過(guò)程智能化分析，為急性心?；颊叩娘L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了更精準(zhǔn)、更高效的解決方案。它克服了傳統(tǒng)影像量化依賴人工、臨床評(píng)分指標(biāo)局限等難題，能夠從復(fù)雜影像中識(shí)別被忽視的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，大幅提升對(duì)未來(lái)事件的預(yù)測(cè)能力。

在多中心外部驗(yàn)證中，DeepSTEMI的預(yù)測(cè)能力顯著優(yōu)于現(xiàn)行臨床評(píng)分方法和傳統(tǒng)影像指標(biāo)，能夠清晰區(qū)分高危與低危患者，特別是在風(fēng)險(xiǎn)分層中，該系統(tǒng)能夠更早、更精準(zhǔn)地識(shí)別可能出現(xiàn)不良事件的患者，其風(fēng)險(xiǎn)提示能力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)模型，有助于實(shí)現(xiàn)急性心梗高?；颊叩脑绨l(fā)現(xiàn)、早干預(yù)，具有更高的臨床應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)，DeepSTEMI在不同醫(yī)院、不同類型磁共振掃描設(shè)備上均保持非常穩(wěn)健的表現(xiàn)，顯示出良好的跨中心、跨設(shè)備泛化能力，具備在臨床推廣應(yīng)用的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

為增強(qiáng)模型的透明度和臨床可解釋性，團(tuán)隊(duì)還采用多種方法解析系統(tǒng)的“決策依據(jù)”。結(jié)果顯示，DeepSTEMI能夠識(shí)別出心肌損傷范圍、功能受損區(qū)域等關(guān)鍵部位，并通過(guò)可視化展示相關(guān)信息，幫助醫(yī)生理解模型。

據(jù)悉，未來(lái)，研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃構(gòu)建更大規(guī)模的心血管影像AI模型，助力構(gòu)建“AI+影像+臨床”一體化的心血管疾病管理新模式。