大多数腹主动脉瘤（Abdominal aortic aneurysm, AAA）没有明显的症状，但是随着瘤体的逐渐增大，其破裂的风险也显著增加。AAA患者破裂的死亡率极高，大部分患者在到达医院就诊前就已死亡，即使能及时赶到医院就诊的患者其死亡率也超过80%。当前AAA诊断主要依靠彩色超声多普勒、CT等影像数据的分析，此时患者的瘤体已经形成，随时有破裂的风险，只能进行手术治疗，将会给患者造成巨大的身体负担和经济负担。

鉴于此，经首都医科大学附属北京朝阳医院申请，北京中和公益基金会对“基于深度学习的腹主动脉瘤早期发病概率和病因分析平台”研究课题进行资助。

由于AAA的发病机制尚不明确，目前尚无法准确的预测AAA的发生和发展过程，因此也无法在AAA未形成前进行干预，从而降低AAA的发病率以及由此带来的手术及死亡风险。本项目是在AAA瘤体成形前，即彩色超声多普勒、CT等影像方式无法诊断AAA时，通过深度学习算法预测AAA发病概率和分析各特征的致病贡献权重，进行AAA早期诊断和预防。针对高危风险人员，一方面建议对致病贡献权重大的特征进行预防和控制，降低发病概率；另一方面建议患者定期通过彩色超声多普勒、CT等方式进行随访，做到早发现、早治疗，降低不及时治疗带来的高死亡风险。