AI结合CaRi-Heart技术提前10年预测心血管疾病风险

《柳叶刀》最近发表了一篇重磅医学研究，揭示了一项名为CaRi-Heart的技术，这项技术结合了AI视觉识别和预测算法，可以在没有明显症状时提前10年识别出重大心血管疾病的风险。这一发现对于AI解决方案在医疗领域的应用具有重要意义。

CaRi-Heart的核心在于它使用了一种名为AI-Risk的辅助算法，该算法不仅结合了FAI评分，还将冠状动脉粥样硬化斑块负荷及多种传统危险因素纳入算法进行全面评估。这些风险因素包括年龄、性别、BMI指数以及糖尿病、胆固醇、高血压等17种。这样的AI定制开发展示了定制化AI技术在医疗领域的重要应用。

AI定制开发与心血管风险评估

为验证这一算法，研究团队在ORFAN项目中的3393名患者进行了中位数为7.7年的随访研究，时间跨度从2010年到2015年，患者年龄范围从18岁到99岁。这一过程展示了使用Langchain框架进行AI模型训练和数据分析的优势。

Langchain框架下的AI模型训练

统计结果显示，无论患者是否患有CAD，FAI评分均能有效预测未来10年的死亡率和主要心血管事件（MACE）。特别对于年轻患者，即使在动脉硬化症状轻微或不存在的情况下，这种基于AI的评估模型也能识别出极高风险患者，实现了更加精准的AI定制开发。

通过这些风险评估分数，我们可以进行个体化的预防管理策略，特别是对于有自身免疫性疾病或慢性炎症的患者。比如，可以强化他汀类药物的使用或进行抗炎治疗。这展示了如何利用AI提升企业效率，特别在医疗企业中，通过AI解决方案优化预防管理流程。

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