每年千萬筆 CT 圖像變醫療寶庫，AI 找到壓力對身體影響的客觀測量方式

在一項最新研究中，約翰霍普金斯大學的研究人員利用深度學習人工智慧模型，成功地在常規胸部 CT 掃描中發現了慢性壓力的首個影像生物標記，稱為腎上腺體積指數（Adrenal Volume Index，AVI）。這項研究的結果將於 12 月在北美放射學會年會上發表。

慢性壓力不僅影響情緒，還會對身體和心理健康造成影響，導致焦慮、失眠、肌肉疼痛、高血壓及免疫系統效能下降等問題。根據美國心理學會的報告，持續的壓力與心臟病、抑鬱症和肥胖等重大疾病有關。

這項研究的首席作者、約翰霍普金斯醫學院的博士後研究員Elena Ghotbi醫生表示，他們的深度學習工具能夠計算腎上腺的大小，並且這些CT掃描已經在美國每年進行數千萬次。Ghotbi醫生指出，這種方法利用了廣泛可用的影像數據，為大規模評估慢性壓力的生物影響開辟了新途徑，並且能在不增加額外檢測或輻射的情況下，增強心血管風險分層和指導預防護理。

研究團隊分析了2,842名參與者的數據，這些參與者的平均年齡為69.3歲，其中51%為女性。研究結果顯示，AVI與皮質醇水平、全ostatic負荷以及一系列心理社會壓力指標（如抑鬱分數和感知壓力問卷）之間存在顯著相關性。研究發現，AVI的數值越高，與更高的皮質醇暴露、峰值皮質醇水平和增加的全ostatic負荷相關聯。

這項研究的共同作者Teresa E. Seeman博士表示，這項工作令人興奮的地方在於，它將常規獲得的影像特徵（腎上腺體積）與經過驗證的生物和心理壓力測量聯繫起來，並顯示它獨立預測主要臨床結果的能力。這是將壓力對健康的累積影響具體化的一個重要進展。

這項研究的結果不僅為慢性壓力的測量提供了一種新的實用方法，還可能對許多與壓力相關的疾病，特別是中老年人常見的疾病，產生深遠的影響。