我国科研团队研发出了一种可以准确预测卒中复发风险的新技术。这个名为“脑龄差”的模型为患者精准防治提供了新思路。急性缺血性卒中，也就是俗称的脑梗死，在中国一直是居民健康的巨大威胁。它的高发病率、高致残率还有高复发率给社会和家庭带来了沉重的负担。一直以来，医生在临床上缺乏有效的工具来量化复发风险。实际年龄虽然是个常见的参考指标，但很难准确描绘个体大脑的真实生物学状态和老化过程。研究人员通过使用人工智能算法来计算个体大脑的生物学年龄，即所谓的“脑龄”。然后把这个数值和实际年龄做对比，得出所谓的“脑龄差”。他们发现，“脑龄差”可以准确预测患者短期和长期卒中复发的风险。这种技术把头部核磁共振（MRI）影像特征和人工智能模型结合起来，计算出大脑的真实健康状态。他们的研究显示，“脑龄差”与患者卒中复发的风险密切相关。对于那些脑龄高于实际年龄的人来说，他们的复发风险会增加7%；而如果是脑龄低于实际年龄的人，则能降低3%的复发风险。这个模型给临床医生提供了更精确的评估工具。在实际应用中，研究团队也面临了一些挑战。他们在开发过程中遇到了卒中急性期脑梗死病灶及周边水肿变化干扰算法评估的难题。为了解决这个问题，他们开发了一种“掩码脑龄预测模型”，自动识别并屏蔽MRI影像中的病灶区域，仅依据健康脑组织信息进行计算。这项技术让卒中患者急性期评估结果更稳定可靠。在数据支持下，团队发现“脑龄差”是卒中复发的独立危险因素。每增加1岁，患者发病后3个月内卒中复发风险增加9%，5年内长期复发风险增加7%。与传统方法相比，“脑龄差”模型能更精细地区分高危和低危患者。在这项研究中，北京航空航天大学的刘涛教授团队与首都医科大学附属北京天坛医院王拥军教授团队进行了深入合作。他们利用人工智能算法结合头部核磁共振影像特征，提出了基于个体头部MRI影像特征计算个体大脑生物学年龄的“脑龄”概念。这项技术把医学影像学、临床神经病学与人工智能、生物信息学进行了深度融合。“脑龄差”模型的应用前景非常广阔。医生可以通过常规MRI扫描快速获得患者“脑龄差”数值，并以此进行客观量化评估和分层管理。这个技术有助于识别那些看似年轻但大脑加速老化、复发风险隐形的高危患者。它也能避免对低风险患者过度医疗。这对优化医疗资源配置、提升防治效率和降低我国卒中整体复发负担都有着重要意义。面对这项关乎国民健康的挑战，我国科研人员通过跨学科前沿探索把人工智能技术转化为服务于临床实践的工具。“脑龄差”模型为我国脑血管病精准医疗领域自主创新能力增添了光彩。未来随着更大规模、多中心临床验证开展及技术流程标准化推进，这个成果有望早日惠及广大患者并为健康中国建设贡献力量。