英国研究人员基于人工智能技术开发出一种新工具，可在心脏病发作前至少5年就判断出一个人是否属于这类疾病的高风险人群。目前，如果一个人出现胸部疼痛等疑似心脏病症状时，传统诊断方法主要依靠对冠状动脉扫描结果的判读，但这种方法有时并不一定能判断出病患未来是否就会心脏病发作。
研究人员使用机器学习方法对大量的血管扫描数据进行深度分析，从而开发出的一种全新生物标记物，能够识别出为心脏供血的血管周围间隙出现的异常，如发炎、瘢痕等可预示未来心脏病发作的迹象。出于机器学习的特性，加入的扫描数据越丰富，预测就越准确。通过在1500多名志愿者身上测试这项新技术，结果显示比现有诊断工具要优异。
利用人工智能开发的这个新工具能够找到人们血管周围的“坏”特征，这在早期心脏病风险检测方面具有很大潜力，让医护人员能够提前为病患采取预防措施。