人工智能在醫學掃描中識別出慢性壓力的生物標志物，可以從哪些方面申請專利
專利代理 發布時間：2025-11-27 12:50:10 瀏覽: 次
研究人員使用深度學習人工智能模型，確定了一種可通過常規成像檢測的慢性壓力的新型生物標志物。
慢性壓力會影響身心健康，導致各種問題，包括焦慮、失眠、肌肉疼痛、高血壓和免疫系統減弱，研究表明，慢性壓力可能會促進重大疾病的發病，例如心臟病、抑郁癥和肥胖癥。
Shadpour Demehri博士表示慢性壓力是一種很普遍的情況或抱怨，許多成年人每天都會遇到。
第一次，我們可以使用患者每天在全國各地醫院接受的掃描，‘看到’體內長期的壓力負擔。到目前為止，我們除了問卷調查、慢性炎癥等替代血清標志物和非常麻煩的皮質醇測量外，還沒有辦法測量和量化慢性壓力的累積效應。
與單次皮質醇測量不同，后者提供的是壓力水平的瞬間快照，腎上腺體積的作用就像慢性壓力的生物氣壓計。
MESA是一項綜合研究，結合了胸部CT掃描、經過驗證的壓力問卷、皮質醇測量和 allostatic 負擔標志物——慢性壓力對身體的累積生理和心理影響的指標。這種罕見的成像、生化和心理社會數據的整合使其成為開發慢性壓力成像生物標志物的最佳、可能也是唯一的隊列。
研究人員評估了AVI與皮質醇、 allostatic負荷和心理社會壓力措施（包括抑郁和感知壓力問卷）之間的統計關聯。他們發現，AI得出的AVI與經驗證的壓力問卷、循環中的皮質醇水平和未來的不良心血管事件相關。
較高的AVI與較高的皮質醇、峰值皮質醇和 allostatic load 相關。感知壓力較高的參與者AVI 較高。AVI 還與較高的左心室質量指數相關。AVI 每增加 1 cm³/m²，心力衰竭和死亡風險就會增加。
這種成像生物標志物可以用于與中老年人慢性壓力相關的各種疾病。
可以從以下方面申請專利：
1、診斷方法與系統：
一種基于醫學影像非侵入性評估慢性壓力的診斷方法，包括從患者的常規CT掃描中自動分割腎上腺、計算其體積或AVI指數、并將該數值與參考值比較以評估慢性壓力水平的步驟。
創新點：將常規影像中的腎上腺體積確立為慢性壓力的定量生物標志物，并定義了具體的操作流程。
2、風險預測與臨床應用：
一種在臨床試驗中用于患者分層和療效監測的方法，在藥物研發中，使用AVI來篩選高慢性壓力的患者入組（例如，測試降壓藥、抗抑郁藥或壓力管理療法的試驗），并利用AVI的變化作為衡量藥物療效的客觀指標。
創新點：解決臨床試驗中患者異質性和缺乏客觀療效終點提供了新工具。
3、綜合健康管理系統：
一種整合影像、生化和問卷數據的慢性壓力綜合健康管理平臺。
創新點：多模態數據融合的獨特系統，提供前所未有的全面壓力視圖。
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