维度网讯，一项由牛津大学研究人员开发的全新人工智能工具，能够通过识别心脏周围脂肪的“隐形”变化，提前最多5年预测患者的心力衰竭风险。该技术利用复杂的算法分析常规心脏CT扫描图像，检测心包脂肪中与炎症和心肌疾病相关的细微纹理变化。英国心脏基金会(BHF)指出，这些病理特征在临床医生使用标准成像技术时通常是肉眼不可见的，而该工具的出现填补了早期预警的空白。

该人工智能模型基于英格兰九个NHS信托机构共72,000名患者的CT数据进行训练，验证结果显示其预测5年内发生心力衰竭的准确率高达86%。研究发现，被算法分类为最高风险的患者，其患病可能性是最低风险组的20倍。这种早期识别能力至关重要，因为心力衰竭往往在症状显现并导致心脏严重受损后才被诊断，而该工具能让医生在心肌受损前介入治疗，从而改善患者的长期生存质量。

目前，研究团队正致力于将这一人工智能工具在英国国家医疗服务体系(NHS)中推广应用。据牛津大学教授查拉兰博斯·安东尼阿德斯介绍，该算法无需人工干预即可生成绝对风险评分，且未来有望应用于任何原因进行的胸部CT扫描，而不仅仅局限于心脏专项检查。通过精准锁定高风险人群并实施密集型预防治疗，这项技术不仅有望提升心血管护理水平，还能显著减轻医疗系统的住院压力。

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