ジョンズ・ホプキンスの研究者は 胸のCTスキャンを使って 慢性ストレスを検出し 心臓の危険を予測する Johns Hopkins researchers found an AI model using chest CT scans can detect chronic stress via adrenal gland size, offering a non-invasive, accurate way to predict heart risks.

ジョンズ・ホプキンズ大学の研究者は AIモデルを開発しました 通常の胸のCTスキャンを使って 慢性性ストレスを識別する Researchers at Johns Hopkins University have developed an AI model that identifies chronic stress using routine chest CT scans by measuring adrenal gland volume, a biomarker linked to long-term stress. Adrenal Video (AVI) は既存の画像データから生成され、ストレス検査結果,コルチゾールレベル,アロゾル負荷、心不全や死亡率の高まる危険性と相関している。 The Adrenal Volume Index (AVI), derived from existing imaging data, correlates with stress questionnaires, cortisol levels, allostatic load, and higher risks of heart failure and mortality. 一つ の コルチゾール 検査 と は 異 なり , AVI は 累積 性生理学 的 ストレス を 反映 し て い ます。 Unlike single cortisol tests, AVI reflects cumulative physiological stress. バイオマーカーは10年以上にわたって個別的に心臓血管検査の結果を予測し、さらに放射線や検査を行わずに、広域に広域かつ非侵襲的なスクリーニングが可能となり、臨床医療における客観的ストレス評価に大きな一歩を踏み出す。 Validated over up to 10 years, the biomarker independently predicts cardiovascular outcomes and could enable widespread, non-invasive screening without additional radiation or testing, offering a major step toward objective stress assessment in clinical care.