Nat Med

中国医学科学院/北京协和医学院赵世华、斯坦福大学Yan-Ran (Joyce) Wang及中国科学院深圳先进技术研究院Zhao Kankan共同通讯在Nature Medicine在线发表题为 Screening and diagnosis of cardiovascular disease using artificial intelligence-enabled cardiac magnetic resonance imaging 的研究论文，该研究开发并验证了计算机化CMR解释，用于9,719例患者的11种CVD的和。

研究人员提出了一个两阶段的范例，包括无创的cine基CVD筛查，然后是基于cine和晚期钆增强的诊断。在内部和外部数据集上，筛选和诊断模型均取得了较高的性能(曲线下面积分别为0.988 0.3%和0.991 0.0%)。此外，该诊断模型在诊断肺动脉高压方面优于心脏病专家，证明了人工智能支持的CMR能够检测以前未识别的CMR特征。这项概念验证研究有可能大大提高CMR解释的效率和可扩展性，从而改善CVD的筛查和诊断。