AI又一次證明了自己！借助腸道微生物群可有效篩查心血管疾病
發布時間：
2020-10-13 09:00
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近期，由美國托萊多大學（University of Toledo）的科學家進行的一項研究已經證明，借助人工智能深度學習，將能夠通過腸道微生物群來診斷和篩查心血管疾病，而無需進行一系列專門的檢測。該研究建立的機器學習模型能夠高概率識別患有心血管疾病的人群，可作為額外的檢測手段，節省時間且降低成本。
??該研究由托萊多大學生理學和藥理學系主任Bina Joe教授領導，并發表在《高血壓》雜志，題為“Machine Learning Strategy for Gut Microbiome-Based Diagnostic Screening of Cardiovascular Disease”。這項研究首次將心血管疾病患者作為一個群體，識別腸道微生物群特征，并將這些特征應用于人工智能深度學習，開發基于腸道微生物組的疾病診斷篩查方法。
??該研究的作者之一，Bina Joe教授表示：“即使我們尚不了解其中所有的機制，腸道菌群與高血壓和心力衰竭等疾病之間的關聯也非常清楚。我們團隊借助人工智能，開發了一種機器學習模型，可以簡單地使用糞便細菌特征來篩查心血管疾病。”
??研究人員使用計算機算法分析了將近1000個人的糞便樣本中的細菌組成。其中一組包括478個患有某種形式心血管疾病的人，而另一組包括473個沒有報告任何心血管疾病的人。
??分析發現，在每組人群的糞便樣本中，某些細菌的含量較高。這從根本上提供了一種微生物特征，顯示出患有心血管疾病的人與健康人群的腸道菌群有所區別。結果，研究人員總共鑒定出39種不同的細菌分類群，這些分類群與心血管健康相關。
??研究人員再將這些腸道菌群特征應用于機器學習模型，使得該模型可以根據糞便樣本中的細菌篩查個人是否患有心血管疾病。
??圖解摘要
??該研究的第一作者，UToledo醫學與生命科學學院的Sachin Aryal表示：“即使近年來在技術方面取得了巨大的發展，心血管疾病仍然是全球范圍內導致死亡的主要原因。目前有多種診斷方法可用于診斷心血管疾病，但對于心血管健康的整體評估仍然是落后的。我們的研究表明，進一步開發基于腸道菌群的方法來診斷心血管疾病具有廣闊的前景。”
??機器學習模型能夠高概率識別患有心血管疾病的人群，因此可以被醫生作為額外的檢測和治療干預，節省時間且降低成本。
??Aryal說：“我很高興我們的研究獲得了如此多的關注，也很高興有一天這些研究可以作為開發心血管疾病診斷新方法的基礎。”
??值得一提的是，研究人員最初使用的1000例樣本，僅關注了一般的心血管疾病，而沒有考慮高血壓或心力衰竭等特定疾病。通過添加個體情況或人口統計信息等更多細微差別的數據，人工智能可能會產生更準確的結果，包括特定情況下的診斷。
??研究人員表示：“該機器與醫生非常相似。如果醫生看到更多的患者，他們就可以獲得更多的經驗和專業知識，并進一步改善他們未來的診斷，這是我們未來研究的方向——將人工智能和機器學習與傳統生物醫學研究相結合。”
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