研究人员开发了一个名为 CARDINAL 的新颖框架，该框架利用深度学习从无对比剂心脏 CT 扫描中预测主要不良心血管事件（MACE）。这种方法可以从常规 CT 成像中学习紧凑的表示，在准确性方面超越了传统的风险预测模型和工程成像生物标志物。在一项对超过 17,000 名患者的研究中，CARDINAL 在预测不同时间范围内的 MACE 方面表现出优越的性能，尤其是在 10 年时，这表明标准心脏 CT 扫描包含重要的预后信息。 AI
影响 这项研究表明，AI 可以从常规医学影像中提取更深层次的预后信息，从而有可能改善心血管风险评估。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究框架及其评估的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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