约翰霍普金斯大学的研究人员希望创建一个你的心脏的3D模型，以在发生威胁生命的问题之前预测它。
你会不会发生心脏骤停？新技术可预测是否和何时发生
作者：Natalie Sabin
2022年4月26日 C COVID-19的死亡最近可能引起了更多的关注，但心脏病仍然是美国的主要死因。
今年将有30多万美国人死于心脏骤停（也叫心脏猝死，或SCD），即心脏突然停止工作。
这些事件突然发生，往往没有任何警告，使它们几乎无法预测。但是这种情况可能正在改变，这要归功于约翰霍普金斯大学正在研究的3D成像和人工智能（AI）技术。
在那里，研究人员正在努力创建更准确和个性化的心脏模型，而且不是任何心脏，而是你的心脏，如果你有心脏疾病的话。
约翰霍普金斯大学研究科学家、一项关于AI预测心脏骤停能力的新研究的第一作者丹-波佩斯库博士说，现在，临床医生只能说病人是否有猝死的风险，或没有风险。有了这项新技术，你可以在一段时间内对事件的概率进行更细致的预测。
换个角度说。有了人工智能，临床医生不仅能够预测某人是否有心脏骤停的风险，还能预测它最有可能发生的时间。他们可以通过对你的心脏电气线路进行更清晰、更个性化的观察来做到这一点。
你的心脏，导体
你的心脏不仅仅是一个节拍器，负责在每次跳动时保持稳定的血液流向组织。它也是一个导体，重要的能量通过它流动。
为了使心脏跳动，电脉冲从器官的顶部流向底部。健康的心脏细胞无缝地传递这种电流。但在因炎症或过去的心脏病发作而受损的心脏中，疤痕组织将阻碍能量流动。
当电脉冲遇到疤痕区域时，信号会变得不稳定，破坏了从上到下的既定路径，导致不规则的心跳（心律失常），这增加了一些人心脏猝死的危险。
以三维方式观察心脏
今天的测试提供了对心脏构成的一些见解。例如，核磁共振扫描可以显示受损区域。PET扫描可以显示炎症。心电图可以记录心脏每一次跳动的电信号。
但所有这些技术只提供了一个快照，显示了某一时刻的心脏健康。它们不能预测未来。这就是为什么约翰霍普金斯大学的科学家们正在进一步开发一个人的心脏的三维数字复制品，即所谓的计算心脏模型。
计算模型是计算机模拟的复制品，结合了数学、物理学和计算机科学。这些模型已经存在了很长时间，并被用于许多领域，从制造业到经济学。
在心脏医学中，这些模型由数字细胞填充，这些细胞模仿活体细胞，可以根据它们是健康的还是有病的而被编程为不同的电特性。
约翰霍普金斯大学生物医学工程系的Natalia Trayanova博士说，目前可用的成像和测试（MRIs、PETs、EKGs）对瘢痕有一定的代表性，但你不能将其转化为随着时间的推移会发生什么。
通过计算性心脏模型，我们创建了一个动态的心脏数字图像。然后我们可以给数字图像一个电刺激，并评估心脏是如何反应的。然后你可以更好地预测将发生什么。
计算机化的三维模型还意味着对心脏疾病进行更好、更准确的治疗。
例如，一种被称为心房颤动的心律失常的常见治疗方法是消融，或燃烧一些心脏组织。消融术可以阻止导致心律失常的不稳定的电脉冲，但它也可能损害其他健康的心脏细胞。
一个个性化的计算心脏模型可以让医生更准确地看到特定病人应该和不应该治疗哪些部位。
使用深度学习人工智能来预测健康结果
Trayanova的同事Popescu正在应用深度学习和人工智能来做更多的计算机化心脏模型来预测未来。
在最近发表在《自然-心血管研究》上的一篇论文中，研究小组展示了他们的算法评估了269名患者的健康状况，并能够提前10年预测心脏骤停的机会。
Popescu说，据我们所知，这确实是第一次证明深度学习技术能够成功地分析心脏的疤痕。
Popescu和Trayanova说，人工智能算法从三维计算心脏模型中收集信息，并收集患者数据，如核磁共振、种族、年龄、生活方式和其他临床信息。分析所有这些数据可以产生准确和一致的估计，即如果患者有猝死的风险，他们可以活多久。
你不可能犯错。如果你错了，你实际上会大大影响病人的生活质量，Popescu说。让临床医生在决策过程中使用这项技术将为更好的诊断和预后提供信心。
虽然目前的研究是专门针对一种特定类型的心脏病患者，但Popescu说他的算法也可以被训练来评估其他健康状况。
那么，你什么时候会看到它在研究之外被使用呢？特拉亚诺娃预测，心脏模型的3D成像可能在两年内可用，但首先该技术必须在更多的临床试验中进行测试，其中一些试验现在正在进行。
将人工智能添加到心脏模型中需要更多的研究和美国食品和药物管理局的批准，因此时间表不太明确。但也许最大的障碍是，在批准之后，这些技术将需要被临床医生和护理人员采用和使用。
更难回答的问题是，医生何时能完全适应人工智能工具？波佩斯库说，我也不知道答案。如何在决策过程中使用人工智能作为辅助工具，目前还没有人教过。
