AI揭秘：心血管疾病診斷新方法

 

心肌梗塞。圖片來源：維基百科

心血管疾病（CVD）是指影響心臟和血管系統的一組疾病，包括心臟病、腦血管疾病、高血壓、動脈粥樣硬化、心肌梗塞（俗稱心臟病發作）和中風等。心血管疾病是全球主要的死因之一，對人類健康構成嚴重威脅。

心血管疾病的主要風險因素包括不健康的飲食習慣、缺乏運動、吸煙、過量飲酒、肥胖和遺傳因素。高血脂、高血壓和糖尿病也會顯著增加患心血管疾病的風險。

在這些心血管疾病中，尤以心肌梗塞致死率最高，可達12%。若能預測心血管疾病的風險，應該可以幫助不少人，甚至可以讓不少人免於早死的風險。

美國的研究團隊，在人工智慧（AI）的幫助下，建立了一個預測模型。研究團隊分析了共61位心血管疾病（CVD）患者的轉錄組。這些患者包括40位男性和21位女性，年齡介於45至92歲之間。在種族身份上，42位自認為白人，7位自認為黑人或非裔美國人，1位自認為亞洲人，以及11位未透露種族。這些個體均被臨床診斷為患有心衰竭（HF）和心房顫動（AF）。此外，研究還包括了一個對照組，由10位健康個體組成，男女各半，其中9位自認為白人，1位未透露種族。對照組的年齡範圍為28至78歲。

他們將這些資料輸入到AI，訓練AI使用三種統計測試（皮爾森相關性、卡方檢定和ANOVA）來評估健康個體和CVD患者之間的轉錄表達和臨床特徵的差異。

最後AI發現了18個在CVD人群中具有高度重要性的轉錄組生物標誌。

哪些標誌呢？

論文中確定的18個與心血管疾病相關的轉錄組生物標誌的Ensembl ID如下：

1. ENSG00000266422
2. ENSG00000242574
3. ENSG00000256618
4. ENSG00000265150
5. ENSG00000234745
6. ENSG00000241553
7. ENSG00000256514
8. ENSG00000231389
9. ENSG00000239998
10. ENSG00000234741
11. ENSG00000247596
12. ENSG00000215845
13. ENSG00000269858
14. ENSG00000233276
15. ENSG00000245910
16. ENSG00000227097
17. ENSG00000254999
18. ENSG00000260592

研究團隊利用五種獨特的分類器（隨機森林、支持向量機、極端梯度增強決策樹、k-最近鄰居和軟投票分類器）進行預測分析。這些標誌被用於預測疾病，準確率高達96％。

這項研究的結果為心血管疾病的研究和治療提供了新的洞察，並展示了AI和ML在精準醫療領域的潛力。

預防心血管疾病的關鍵在於健康的生活方式，包括均衡飲食、規律運動、戒煙、限酒、保持健康體重，以及定期進行醫療檢查，尤其是對於有心血管疾病家族史的人群。

在治療方面，心血管疾病的治療方法取決於具體疾病的類型和嚴重程度，一般包括藥物治療、手術治療，以及生活方式的調整。隨著醫學科技的進步，包括介入治療、心臟重建手術和人工心臟植入等新技術不斷發展，為心血管疾病的治療提供了更多選擇。

最後，心肌梗塞的常見症狀包括胸痛（可能輻射至手臂、頸部或背部）、呼吸困難、冷汗、噁心和頭暈。如果出現這些症狀，應立即尋求醫療幫助。

參考文獻：

Healthline.com. Heart Disease: Facts, Statistics, and You

DeGroat, W., Abdelhalim, H., Patel, K. et al. Discovering biomarkers associated and predicting cardiovascular disease with high accuracy using a novel nexus of machine learning techniques for precision medicine. Sci Rep 14, 1 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-023-50600-8