# 心血管风险预测

冠状动脉炎症此前只能从需要造影剂的冠脉CT血管成像中测量，而常规钙化评分用的是低剂量非增强CT。研究在多中心队列中训练并外部验证了一套从非增强CT计算冠脉周围脂肪衰减指数（FAI）的深度学习流程，该评分与造影版FAI预后表现相当，并在钙化评分为零的人群中把心血管死亡与主要不良心血管事件的风险进一步分开。

冠状动脉炎症此前只能从需要造影剂的冠脉CT血管成像中测量，而常规钙化评分用的是低剂量非增强CT。研究在多中心队列中训练并外部验证了一套从非增强CT计算冠脉周围脂肪衰减指数（FAI）的深度学习流程，该评分与造影版FAI预后表现相当，并在钙化评分为零的人群中把心血管死亡与主要不良心血管事件的风险进一步分开。

该研究构建了 CARDIAC-FM，一个通过自监督表征学习与跨模态对比对齐整合 12 导联心电图与心脏磁共振的多模态基础模型，在 UK Biobank 的 57,609 例配对样本上预训练，提升了房颤与心衰的预测表现，并在心血管健康研究（CHS）与多种族动脉粥样硬化研究（MESA）两个外部队列中实现零样本泛化，同时可迁移至心脏磁共振表型预测、时间到事件建模及心肌梗死、缺血性卒中、心血管死亡与全因死亡等额外结局。

该研究构建了 CARDIAC-FM，一个通过自监督表征学习与跨模态对比对齐整合 12 导联心电图与心脏磁共振的多模态基础模型，在 UK Biobank 的 57,609 例配对样本上预训练，提升了房颤与心衰的预测表现，并在心血管健康研究（CHS）与多种族动脉粥样硬化研究（MESA）两个外部队列中实现零样本泛化，同时可迁移至心脏磁共振表型预测、时间到事件建模及心肌梗死、缺血性卒中、心血管死亡与全因死亡等额外结局。