AI一鍵揪出隱形殺手！骨質密度檢查竟能預測心肌梗塞與跌倒風險
醫學
06-08
澳洲伊迪斯科文大學(ECU)與曼尼託巴大學聯手開發的革命性AI系統，透過常規骨密度檢查的影像，只需點選按鈕就能快速偵測中高齡族群潛在的心血管危機與跌倒骨折風險。這項突破性技術利用機器學習演演算法，從脊椎骨折評估(VFA)影像中自動分析腹部主動脈鈣化(AAC)程度——這個關鍵指標過去常被忽略，卻是心血管疾病的重要警訊。
研究團隊發現，這套系統評估AAC的效率驚人。傳統由專業人員手動評分每張影像需5-6分鐘，但AI能在1分鐘內完成數千張影像分析。更驚人的是，ECU研究員Cassandra Smith博士的資料顯示，接受常規骨檢的長者中，58%存在中高度AAC，其中每4人就有1人完全不知自己處於心肌梗塞與中風的最高風險群。
「女性心血管疾病經常被低估且治療不足。」Smith博士強調：「現在我們能利用現有、低輻射的骨密度儀器，及早發現高風險族群。」由於AAC沒有任何症狀，若無專項檢查很難察覺，這項技術讓女性獲得診斷的機會大幅提升。
ECU資深研究員Marc Sim博士更發現，AAC分數中高者相比低分群，跌倒住院與骨折機率明顯增加。「動脈鈣化程度越高，跌倒骨折風險就越高。」Sim博士解釋：「傳統評估多關注過去跌倒史、骨密度或特定藥物，卻很少考量血管健康狀況。我們的分析顯示，AAC對跌倒風險的影響甚至超越臨床常規指標。」
這項發表於《骨骼與礦物質研究期刊》的突破性研究，讓骨密度檢查同時成為血管健康的偵測視窗。當AI演演算法應用於常規檢查，醫師將能掌握更多潛在風險資訊，為患者提供更全面的健康防護網。
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