- Новое исследование предполагает, что ИИ может измерять количество жира в сердце с помощью обычного сканирования кальция в коронарной артерии (CAC) без дополнительных тестов.
- Более высокие уровни этого сердечного жира были независимо связаны с более высоким риском развития сердечно-сосудистых заболеваний в течение длительного периода наблюдения.
- Добавление измерения содержания жира в сердце с помощью искусственного интеллекта к существующим моделям риска может значительно повысить точность прогнозирования сердечно-сосудистого риска.
- Исследование показывает, что это улучшение может быть особенно полезно для людей с низким или средним риском, помогая лучше выявить тех, кому может быть полезна более ранняя профилактическая помощь.
Сердечно-сосудистые заболевания – это
Ранняя диагностика имеет решающее значение для лечения этого заболевания, предотвращения необратимого повреждения сердца и сокращения госпитализаций. Однако ранняя диагностика может быть сложной задачей, поскольку многие заболевания сердца часто развиваются незаметно, без заметных симптомов, вплоть до поздних стадий.
Сканирование кальция в коронарных артериях (CAC) — это рутинный визуализирующий тест, который измеряет уровень кальция в коронарных артериях и может выявить ранние признаки заболеваний сердца.
Это быстрая и неинвазивная процедура,
Новое исследование предполагает, что использование искусственного интеллекта для измерения жира вокруг сердца, известного как перикардиальный жир, с использованием сканирования CAC может значительно улучшить способность прогнозировать риск развития сердечно-сосудистых заболеваний у человека.
Результаты, представленные на научной сессии Американского колледжа кардиологов в 2026 году и опубликованные в Американском журнале профилактической кардиологии, показывают, как ИИ может извлекать дополнительную клинически полезную информацию из рутинных визуализирующих тестов.
Что обнаружило исследование?
В исследовании приняли участие почти 12 000 взрослых, которые в течение примерно 16 лет проходили сканирование CAC для отслеживания развития сердечно-сосудистых заболеваний. Исследователи использовали искусственный интеллект для анализа изображений участников и измерения количества жира, окружающего сердце.
Они сравнили прогностическую ценность этого измерения с двумя стандартными подходами оценки риска и в сочетании с ними.
В их число входила Американская кардиологическая ассоциация (AHA).
Об этом рассказал старший автор исследования Франсиско Лопес-Хименес, доктор медицинских наук, магистр, магистр делового администрирования, профилактический кардиолог и содиректор программы искусственного интеллекта в кардиологии в клинике Майо. Медицинские новости сегодня:
«Самый клинически важный вывод нашего исследования заключается в том, что объем перикардиального жира, полученный с помощью искусственного интеллекта, может служить дополнительным инструментом в профилактической кардиологии, помогая врачам лучше стратифицировать риск пациентов, которые попадают в неопределенные категории или категории «серой зоны».
«Современные инструменты прогнозирования риска относят значительную часть пациентов к пограничному или промежуточному риску; наше исследование показывает, что этот автоматизированный биомаркер может идентифицировать людей с более высоким риском в этих категориях, которым может быть полезно более раннее или более агрессивное профилактическое лечение и вмешательство», — отметила Лопес-Хименес.
«И что немаловажно, это не потребует каких-либо дополнительных изображений помимо того, что уже делается для пациентов», — добавил он.
Перикардиальный жир как предиктор сердечно-сосудистых исходов
Примечательно, что результаты показывают, что объем перикардиального жира можно использовать независимо для прогнозирования сердечно-сосудистых событий.
Важно отметить, что объем сердечного жира оставался предиктором риска даже после учета традиционных факторов, таких как возраст, артериальное давление, уровень холестерина и диабет.
Это измерение также улучшило точность прогнозирования в сочетании с существующими моделями риска. Преимущество было особенно заметно у тех, кто считался низким или средним риском.
«Вклад перикардиального жира в прогнозирование сердечно-сосудистых исходов ранее был показан в нескольких других исследованиях», — сказала Захра Эсмаили, доктор медицинских наук, первый автор и исследователь отделения сердечно-сосудистой медицины клиники Майо.
«Однако для нас было примечательно то, что этот биомаркер может добавлять дополнительные значения как к традиционным факторам риска, так и к оценке коронарного кальция, а также выходить за рамки текущих инструментов оценки риска», — отметил Эсмаили.
«В частности, более высокий объем перикардиального жира обеспечил повышенную ценность у пациентов с пограничным и промежуточным риском и показал более высокий риск на 24% среди людей с низким содержанием коронарного кальция», — добавила она.
Почему жир в сердце имеет значение?
Перикардиальный жир уже давно признан маркером сердечно-сосудистого риска. Считается, что этот тип жира играет активную роль в сердечно-сосудистых заболеваниях посредством воспалительных и метаболических процессов, которые могут поражать близлежащие коронарные артерии.
Например, исследования показывают, что перикардиальный жир может значительно увеличить риск сердечной недостаточности, а также связан с более высоким риском ишемической болезни сердца и дисфункции миокарда.
Однако измерение перикардиального жира не является рутинным в клинической практике, поскольку измерение его вручную отнимает много времени и непрактично.
Таким образом, ИИ может обеспечить такое измерение, предлагая автоматический, быстрый и последовательный анализ данных визуализации.
«Перикардиальный жир виден при обычном сканировании кальция в коронарной артерии, но измерение его вручную для каждого пациента отнимает много времени и подвержено колебаниям в зависимости от того, кто проводит измерения», — объяснил Лопес-Хименес.
«Наша модель искусственного интеллекта была обучена на наборе аннотированных вручную изображений, и она научилась автоматически идентифицировать и сегментировать это жировое депо с высокой точностью; а затем она предоставляет объем сегментированных частей изображений», — добавил он.
Улучшение существующих инструментов управления рисками
В настоящее время клиницисты оценивают сердечно-сосудистый риск, используя устоявшиеся модели, такие как уравнение PREVENT, наряду с показателями CAC.
Однако, хотя эти подходы
Исследователи предполагают значительное улучшение долгосрочного прогнозирования риска при сочетании измерений содержания жира в сердце, полученных с помощью искусственного интеллекта, с традиционными инструментами. Это может помочь врачам принять более обоснованное решение о том, когда начинать профилактическое лечение.
«Группы, которые, скорее всего, получат пользу, — это те, кто находится в пограничной и промежуточной категориях риска ПРЕДОТВРАТИТЬ, где решение о начале или усилении профилактической терапии является более неопределенным», — сказал Эсмаили. МНТ.
«Аналогичным образом, пациенты с нулевым или низким показателем коронарного кальция могут нести остаточный кардиометаболический риск, который может помочь выявить объем перикардиального жира», — сказала она. «Кроме того, наш анализ показал, что более высокий уровень перикардиального жира является прогностическим фактором сердечно-сосудистых событий у пациентов с нормальным индексом массы тела, это подчеркивает важность висцерального ожирения у людей с нормальным весом».
«Во всех случаях этот инструмент не заменяет существующие оценки; но он предоставляет набор новой информации, которая потенциально может привести к более ранней терапии статинами, изменению образа жизни или более тщательному наблюдению за пациентами, которые в противном случае не получали бы такую профилактическую помощь».
– Захра Эсмаили, доктор медицинских наук
Хотя полученные результаты дополняют растущее количество исследований, показывающих, как ИИ может улучшить оценку и обнаружение сердечно-сосудистых рисков, по-прежнему необходимы дальнейшие исследования, чтобы определить, как лучше всего интегрировать измерения перикарда, полученные с помощью ИИ, в повседневную клиническую практику.