由UCL和Barts Health NHS Trust领导的一项研究首次将人工智能用于即时准确地测量血流量。

研究结果被发现能够预测死亡，心脏病发作和中风的可能性，并且可以被医生用来帮助推荐可以改善患者血流的治疗方法。

心脏病是导致死亡和疾病的全球首要原因。经常可以治疗的血流量减少是许多心脏病的常见症状。因此，国际指南建议进行多种评估以测量患者的血流，但是许多评估是侵入性的，并且具有风险。

可以进行非侵入性血流评估，包括心血管磁共振(CMR)成像，但是直到现在，扫描图像都难以以足够精确的方式进行分析以提供预后或推荐治疗方法。

在此类大型研究中，由英国心脏基金会资助并发表在《循环》杂志上，研究人员对来自圣巴塞洛缪医院和皇家自由医院的1,000多名患者进行了常规CMR扫描，并使用了一种新型的自动化人工智能技术来分析图片。通过这样做，团队能够精确，即时地量化流向心肌的血流，并将测量结果提供给治疗患者的医疗团队。

通过将AI产生的血流结果与每个患者的健康结果进行比较，研究小组发现，血流减少的患者更有可能出现不利的健康结果，包括死亡，心脏病发作，中风和心力衰竭。

因此，首次证明了AI技术能够预测哪些患者可能死亡或遭受重大不良事件，这要比传统方法的医生本身更好。

加州大学洛杉矶分校心血管科学研究所和Barts Health NHS信托基金会的James Moon教授说：“人工智能正在从计算机实验室转移到医疗保健的现实世界中，其执行的某些任务比医生独自完成的任务更好。我们试图做到以前手动测量血液流量，但是这很繁琐且耗时，将医生和患者从最需要的地方带走。”

UCL心血管科学研究所和Barts Health NHS Trust的Kristopher Knott博士补充说：“ AI的预测能力和可靠性令人印象深刻，并且易于在患者的日常护理中实施。计算是在对患者进行扫描时进行的，并且结果可以立即提供给医生。由于可以治疗不良的血液，这些更好的预测最终会导致更好的患者护理，并为我们提供有关心脏如何运作的新见解。”

美国国立卫生研究院(NIH)的彼得·凯尔曼(Peter Kellman)博士与美国国立卫生研究院(NIH)的许雪博士合作，开发了自动AI技术来分析研究中使用的图像，他说：“这项研究表明，人工智能成像技术在改善心脏病检测方面的潜力，并可能使临床医生更趋于采用精确医学方法来优化患者护理。我们希望这种成像方法能够在未来挽救生命。”