據外媒報導，長期以來，尤其是心臟周圍的脂肪堆積跟心血管和代謝疾病有關，但直到現在還沒有一種簡單的方法來衡量這一點。日前，一種新的人工智能(AI)工具已經被開發出來，它可以從常規MRI圖像中量化這些脂肪沉積。

心包脂肪組織(PAT)是圍繞心臟表面的脂肪組織的特殊集合。高水平的PAT（獨立於體重或身體質量指數）雖然跟糖尿病和冠心病的風險增加有關，但由於測量方面的挑戰，這種關聯仍局限於假設。

目前測量PAT水平的最好方法是使用計算機斷層掃描(CT)。問題在於，CT掃描會讓患者暴露在微小但相關水平的電離輻射中，這限制了研究人員在大規模、多樣化的健康志願者群體中合乎道德地測量PAT水平的能力。

“為了解決這個問題，我們發明了一種AI工具，它可以應用於標準的心臟MRI掃描以在不到3秒的時間內自動快速測量心臟周圍的脂肪，”這項新研究的首席研究員Zahra Raisi -Estabragh說道。

在訓練一種新的神經網絡之後通過幾個獨立的數據集來對其準確性展開評估。研究人員證實，該工具確實可以通過簡單的心臟MRI成像準確地測量出PAT的總體積。

為了證明這種新工具的臨床潛力，研究人員查看了英國生物銀行(UK Biobank)中超4萬人的大型數據集。該工具負責測量PAT水平，然後再查看PAT和糖尿病之間的聯繫。

該工具根據測量到的心臟周圍的脂肪量準確地評估出了患者患糖尿病的風險。Raisi-Estabragh指出，這並不意味著該工具可以立即用於診斷糖尿病測試，而是提供了現在如何有效地研究疾病和PAT水平之間的聯繫的見解。

此外，他還補充稱：“未來的研究人員可以利用這個工具來發現更多關於心臟周圍的脂肪和疾病風險之間的聯繫，但將來還可能成為病人醫院標準護理的一部分。”

研究人員表示，該工具現在已經準備好用於新的臨床研究。這將是第一次在大規模人群中容易測量PAT水平。

來自倫敦瑪麗女王大學的Steffen Petersen–他還是這項研究的主管–表示，如果進一步的研究能清楚地證實PAT測量跟疾病風險的關係，那麼最終這個工具將很有可能進入臨床應用。

Petersen表示：“這種新工具對未來的研究具有很高的實用性，如果臨床實用性得到證明，那麼可能會應用於臨床實踐以改善患者護理。這項工作突出了醫學研究中跨學科合作的價值，特別是在心血管成像領域。”