人工智能在医学扫描中识别出慢性压力的生物标志物，可以从哪些方面申请专利
研究人员使用深度学习人工智能模型，确定了一种可通过常规成像检测的慢性压力的新型生物标志物。
慢性压力会影响身心健康，导致各种问题，包括焦虑、失眠、肌肉疼痛、高血压和免疫系统减弱，研究表明，慢性压力可能会促进重大疾病的发病，例如心脏病、抑郁症和肥胖症。
Shadpour Demehri博士表示慢性压力是一种很普遍的情况或抱怨，许多成年人每天都会遇到。
第一次，我们可以使用患者每天在全国各地医院接受的扫描，‘看到’体内长期的压力负担。到目前为止，我们除了问卷调查、慢性炎症等替代血清标志物和非常麻烦的皮质醇测量外，还没有办法测量和量化慢性压力的累积效应。
与单次皮质醇测量不同，后者提供的是压力水平的瞬间快照，肾上腺体积的作用就像慢性压力的生物气压计。
MESA是一项综合研究，结合了胸部CT扫描、经过验证的压力问卷、皮质醇测量和 allostatic 负担标志物——慢性压力对身体的累积生理和心理影响的指标。这种罕见的成像、生化和心理社会数据的整合使其成为开发慢性压力成像生物标志物的最佳、可能也是唯一的队列。
研究人员评估了AVI与皮质醇、 allostatic负荷和心理社会压力措施（包括抑郁和感知压力问卷）之间的统计关联。他们发现，AI得出的AVI与经验证的压力问卷、循环中的皮质醇水平和未来的不良心血管事件相关。
较高的AVI与较高的皮质醇、峰值皮质醇和 allostatic load 相关。感知压力较高的参与者AVI 较高。AVI 还与较高的左心室质量指数相关。AVI 每增加 1 cm³/m²，心力衰竭和死亡风险就会增加。
这种成像生物标志物可以用于与中老年人慢性压力相关的各种疾病。
可以从以下方面申请专利：
1、诊断方法与系统：
一种基于医学影像非侵入性评估慢性压力的诊断方法，包括从患者的常规CT扫描中自动分割肾上腺、计算其体积或AVI指数、并将该数值与参考值比较以评估慢性压力水平的步骤。
创新点：将常规影像中的肾上腺体积确立为慢性压力的定量生物标志物，并定义了具体的操作流程。
2、风险预测与临床应用：
一种在临床试验中用于患者分层和疗效监测的方法，在药物研发中，使用AVI来筛选高慢性压力的患者入组（例如，测试降压药、抗抑郁药或压力管理疗法的试验），并利用AVI的变化作为衡量药物疗效的客观指标。
创新点：解决临床试验中患者异质性和缺乏客观疗效终点提供了新工具。
3、综合健康管理系统：
一种整合影像、生化和问卷数据的慢性压力综合健康管理平台。
创新点：多模态数据融合的独特系统，提供前所未有的全面压力视图。
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