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　　英(ying)國牛津(jin)大學(xue)4日發布(bu)新(xin)研(yan)(yan)究成果顯(xian)示(shi)，研(yan)(yan)究人員基于(yu)(yu)人工(gong)智(zhi)能(neng)技(ji)術開發出一種(zhong)新(xin)工(gong)具，可在心臟病發作前至少5年就判斷出一個人是否(fou)屬于(yu)(yu)這(zhe)類疾(ji)病的(de)高(gao)風險人群。

　　目前，如果(guo)一個人出(chu)現(xian)胸部(bu)疼(teng)痛(tong)等(deng)疑(yi)似心臟(zang)病癥狀時，傳(chuan)統檢測方法主要依靠(kao)對冠(guan)狀動脈掃(sao)描結果(guo)的判讀(du)，但這(zhe)種方法有時并不一定能檢測出(chu)病患(huan)未來會否心臟(zang)病發作(zuo)。

　　該校研究人(ren)員(yuan)使用(yong)機器學習方法(fa)對大量的(de)血(xue)管(guan)掃(sao)描數據進行深度分析，從而開發出的(de)一(yi)種全新生物(wu)標記(ji)物(wu)，能夠識別(bie)出為心(xin)臟供血(xue)的(de)血(xue)管(guan)周圍間隙(xi)出現的(de)異常，如發炎、瘢痕等可預示未來(lai)心(xin)臟病發作的(de)跡象。出于(yu)機器學習的(de)特(te)性，加入(ru)的(de)掃(sao)描數據越豐富，預測就越準確。

　　團(tuan)隊在(zai)1575名志愿者身上測(ce)試了這項新技術，反饋結果良好，比現有診斷工具都(dou)要優異。他們計劃明年向醫護人員推(tui)廣(guang)這一新檢測(ce)技術。

　　領(ling)銜該研究項目的(de)牛津大學(xue)教(jiao)授哈拉蘭(lan)博斯·安(an)東尼亞德斯說(shuo)，利用人工智能開發(fa)的(de)這個新工具(ju)能夠找到人們(men)血管周圍(wei)的(de)“壞”特征，這在早期心臟病風險檢測(ce)方面具(ju)有很大潛力，讓醫護人員能夠提前為病患采取預防措施(shi)。