Johns Hopkins Forscher fanden ein KI-Modell mit Brust CT-Scans können chronischen Stress über Nebennierengröße erkennen, bietet eine nicht-invasive, genaue Art und Weise, um Herzrisiken vorherzusagen. 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.

Forscher der Johns Hopkins University haben ein KI-Modell entwickelt, das chronischen Stress mit Routine-Trust CT-Scans durch die Messung von Nebennierenvolumen identifiziert, ein Biomarker, der mit Langzeitstress verbunden ist. 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. Der Adrenal Volume Index (AVI), abgeleitet aus den vorhandenen Bilddaten, korreliert mit Stressfragebögen, Cortisolspiegeln, allostatischer Belastung und höheren Risiken von Herzinsuffizienz und Mortalität. 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. Im Gegensatz zu einzelnen Cortisol-Tests reflektiert AVI kumulativen physiologischen Stress. Unlike single cortisol tests, AVI reflects cumulative physiological stress. Der über bis zu 10 Jahre validierte Biomarker prognostiziert unabhängig kardiovaskuläre Ergebnisse und könnte ein weitverbreitetes, nicht-invasives Screening ohne zusätzliche Strahlung oder Tests ermöglichen, was einen wichtigen Schritt zur objektiven Stressbeurteilung in der klinischen Versorgung darstellt. 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.