英國牛津大學研究人員使用機器學習方法對大量的血管掃描數據進行深度分析，從而開發出的一種全新生物標記物，能夠識別出為心臟供血的血管周圍間隙出現的異常，如發炎、瘢痕等可預示未來心臟病發作的跡象。

新華社倫敦9月4日電(記者張家偉)英國牛津大學4日發布新研究成果顯示，研究人員基于人工智能技術開發出一種新工具，可在心臟病發作前至少5年就判斷出一個人是否屬于這類疾病的高風險人群。

目前，如果一個人出現胸部疼痛等疑似心臟病癥狀時，傳統檢測方法主要依靠對冠狀動脈掃描結果的判讀，但這種方法有時并不一定能檢測出病患未來會否心臟病發作。

該校研究人員使用機器學習方法對大量的血管掃描數據進行深度分析，從而開發出的一種全新生物標記物，能夠識別出為心臟供血的血管周圍間隙出現的異常，如發炎、瘢痕等可預示未來心臟病發作的跡象。出于機器學習的特性，加入的掃描數據越豐富，預測就越準確。

團隊在1575名志愿者身上測試了這項新技術，反饋結果良好，比現有診斷工具都要優異。他們計劃明年向醫護人員推廣這一新檢測技術。

領銜該研究項目的牛津大學教授哈拉蘭博斯·安東尼亞德斯說，利用人工智能開發的這個新工具能夠找到人們血管周圍的“壞”特征，這在早期心臟病風險檢測方面具有很大潛力，讓醫護人員能夠提前為病患采取預防措施。