Mayo Clinic的研究表明AI可以进行准确的心房颤动筛查且费用低廉

罗切斯特,明尼苏达州 — Mayo Clinic的一项新试验研究表明,即使在测试时心脏处于正常节律状态,人工智能(AI)也可以在心电图(EKG)中检测到心律不齐的征象 — 心房颤动(AF)。换句话说,启用AI的EKG可以检测出最近发生的无症状心房颤动或即将发生的心房颤动,从而可能改善治疗方案。这项研究可以提高EKG的效率,EKG是一种无创且广泛使用的心脏疾病筛查方法。研究结果和相关评述发表在《柳叶刀》(The Lancet)杂志中。 

心房颤动虽然常见,但发作持续时间往往很短暂。因此心房颤动的诊断具有难度。在时长10秒的标准12导联EKG中可能不会发生心房颤动,人们常常意识不到心房颤动的存在。长时间的监测方法(例如循环记录仪)需要进行手术,并且费用昂贵。 

准确性和时效性对于心房颤动诊断很重要。如果未被发现,心房颤动可能会引起中风、心力衰竭和其他心血管疾病。Mayo Clinic心血管内科主任Paul Friedman医学博士表示,知道患者患有心房颤动有助于用抗凝剂直接进行治疗。心脏电生理学家Friedman博士是该研究的高级作者。 

“当人们中风时,我们很想知道他们在中风前几天是否出现AF,因为这可以指导治疗,”Friedman博士说道。“抗凝剂对于预防存在AF的患者再次中风非常有效。但是对于不存在AF的患者来说,使用抗凝剂会增加出血风险,并且没有实质性的益处。了解这些情况很重要。我们想知道患者是否存在AF。” 

研究人员使用Mayo Clinic数字数据库中超过700万幅EKG中的约450,000幅EKG对AI进行训练,以识别正常EKG中的细微差异,这些差异可以表明心房颤动引起的心脏结构变化。如果不使用AI,则无法检测到这些变化。 

研究人员随后在36,280名患者的正常节律EKG上测试了AI,其中3,051名患者已知存在心房颤动。启用AI的EKG可正确识别心房颤动的微妙模式,准确率达90%。 

Friedman博士表示,他对这项研究的结果感到惊讶。他指出,如果得到证实,那么AI引导的EKG可用于指导正确治疗由心房颤动引起的疾病,即使没有症状。此外,这项技术可以应用到智能手机或手表上,因此易于大规模应用。 

“虽然EKG总是会显示心脏在测试时的电活动,但这种技术就像现在看着大海,却能知道昨天曾发生过大浪一样。”Friedman博士说道,“通过AI可以详细了解我们的身体在每次心跳时发出的无形电信号,而这些信号一直隐藏在显而易见的地方。” 

“总体来说,作者认为AI将能够通过查看草垛来判断其中是否隐藏有针,而不是通过长期监测发现草垛中的针。”澳大利亚阿德莱德大学的Jeroen Hendriks博士说道,他与英国伯明翰大学的Larissa Fabritz医学博士一同撰写了该研究的评述。 

Zachi I. Attia和Peter Noseworthy医学博士是该研究的共同第一作者。其他作者是Francisco Lopez-Jimenez医学博士Samuel Asirvatham医学博士Abhishek Deshmukh内外科医学学士Bernard Gersh内科学士、外科学士兼哲学博士Rickey Carter博士Xiaoxi Yao博士Alejandro Rabinstein医学博士Bradley Erickson医学博士兼哲学博士Suraj Kapa医学博士,他们都来自Mayo Clinic。 

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