英属哥伦比亚大学奥肯那根分校研究人员与不列颠哥伦比亚癌症中心基洛纳分校合作，开发出一款创新型人工智能模型，旨在帮助识别面临癌症与心血管疾病双重威胁的乳腺癌患者。该研究近日发表于《放射肿瘤学》杂志。 心血管病是全球主要死因之一，数据显示乳腺癌患者并发心血管疾病的风险显著高于普通人群。研究团队提出，通过现有的胸部 CT 扫描并结合电子健康记录，即可精准评估患者的心血管风险，无需增加额外检查负担。该模型利用多模态人工智能技术，将 CT 影像中捕捉到的细微心脏结构变化，与患者的年龄、高血压、糖尿病、家族史等临床数据进行综合分析。 与传统仅依赖临床数据的风险评估工具不同，新模型能够发现人类难以察觉的复杂模式，从而实现更个性化、更精准的预测。测试结果显示，该模型在预测准确性上显著优于现有方法。研究负责人指出，这项由本地驱动的创新成果，为临床医生提供了强有力的新工具，使其能在治疗初期就识别出高风险患者，及时制定干预措施，从而有望降低心血管疾病相关死亡率，改善患者生存结局。这一突破标志着医疗评估方式的重要进步，展示了人工智能在整合多源数据、提升精准医疗水平方面的巨大潜力。