想象一下，如果心脏病治疗不再是碰运气，医生能够精准定位患者心脏疾病的病因，并制定量身定制的治疗方案，那该是多么美好的未来。欢迎来到心脏病学的未来，人工智能 (AI) 和心脏成像技术正在彻底改变我们诊断和治疗心脏病的方式。

## 当前治疗的局限性

目前心脏病的治疗往往需要反复尝试。医生可能会开药或建议改变生活方式，但这些治疗是否有效并不总是显而易见。这会让患者及其家人感到沮丧，觉得自己没有得到最佳的治疗。

## 人工智能心脏成像的强大功能

伦敦医学研究委员会 (MRC) 医学科学实验室计算心脏成像小组的研究人员开发了一种新方法，利用人工智能心脏成像技术来预测心脏病的治疗机会。这项名为 CardioKG 的方法，将医学影像中详细的心脏结构和功能信息与生物知识图谱相结合，以识别潜在的治疗方案。

通过将影像数据与知识图谱整合，CardioKG 可以捕捉疾病对心脏影响的患者个体差异，从而帮助医生为每位患者找到最有效的治疗方案。研究人员使用包含 4280 名房颤、心脏病发作或心力衰竭患者以及 5304 名健康参与者的数据集构建了该模型。

## 研究结果

该研究结果令人鼓舞，研究人员发现了新的疾病相关基因，并预测了几个潜在的药物再利用机会。其中包括甲氨蝶呤（一种常用于治疗类风湿性关节炎的药物）作为治疗心力衰竭的候选药物，以及格列汀类药物（一种用于治疗糖尿病的药物）作为治疗房颤的潜在药物。

## 心脏病学的未来

这项研究意义深远，有望彻底改变我们诊断和治疗心脏病的方式。通过快速识别高优先级基因和候选药物，影像增强型知识图谱可以指导药物研发，并实现更具针对性的临床试验。本研究的数据还表明，预测药物在心力衰竭中的再利用可以提高患者的生存率。

## 结论

得益于人工智能驱动的心脏影像技术的进步，心脏病学的未来一片光明。借助 CardioKG，医生现在可以精确定位患者心脏疾病的病因，并制定针对其特定需求的个性化治疗方案。这对患者及其家人来说意义重大，他们将有机会获得更有效的治疗和更高的生存率。

研究人员目前正计划进一步完善 CardioKG 的方法，计划将知识图谱扩展为一个动态的、以患者为中心的框架，以捕捉真实的疾病发展轨迹。他们还希望纳入更多样化的影像数据集，并将相同的方法应用于身体的其他部位，例如大脑和脂肪组织。