芝加哥，伊利诺伊州，2026年4月24日 — 来自NOAH-AFNET 6试验的一项新分析表明，人工智能(AI)可以帮助解锁起搏器数据，以更好地理解设备检测到心房颤动(AF)患者的中风风险。研究发现，相比花较少时间处于心房颤动的患者，花更多时间处于心房颤动的患者并未表现出更高的中风或其他心血管事件风险。研究人员今日在Heart Rhythm 2026会议上作为突破性临床试验展示了这些发现。
随着全球心房颤动患病率持续上升，临床医生面临着越来越大的压力，需要超越简单检测心房颤动的存在，转而理解其临床影响。心房颤动负荷——患者处于心房颤动的时间量——已成为与中风风险和预后相关的重要因素，但在临床研究和常规实践中仍难以大规模捕捉。
NOAH-AFNET 6（非维生素K拮抗剂口服抗凝药用于心房高频率发作患者）是一项由研究者发起的试验，评估设备检测到心房颤动患者的抗凝治疗效果。主要试验发现，抗凝药物虽轻微降低了中风风险，但增加了重大出血风险，由于益处和风险之间的不利平衡，试验提前终止。
NOAH-AFNET 6的这项子研究表明，使用自然语言处理的AI驱动模型可以从常规起搏器报告中自动且可靠地提取心房颤动(AF)负荷信息，支持更个体化的风险评估，并可能帮助临床医生就抗凝等治疗做出更明智的决策。研究人员在NOAH-AFNET 6中应用了这一方法，分析了2,534名设备检测到心房颤动患者的11,964份起搏器报告，以更好地了解心房颤动负荷如何与临床结果相关，并评估对抗凝药物依度沙班(edoxaban)的反应。
"随着全球心房颤动发病率不断上升，我们需要更好的方法来利用现有临床数据，不仅了解患者是否患有心房颤动，还要了解他们随时间经历的心房颤动程度，"荷兰马斯特里赫特大学心脏电生理学教授Ulrich Schotten博士表示。"这种基于AI的大语言模型方法使我们能够从已收集的数据中解锁有意义的见解，并利用这些见解推进研究和改善患者护理。"
研究人员发现，该模型在超过70%的报告中识别出心房颤动负荷或"模式切换负荷"，显示出对真实世界数据的强适用性。在验证子队列中，当心房颤动负荷数据可用时，大语言模型在98%以上的案例中与人工审查结果匹配，且心房颤动负荷和模式切换负荷显示出高度一致性，支持基于设备测量的可靠性。基线心房颤动负荷在整个研究人群中保持较低水平。在中位随访19个月期间，心房颤动负荷的大小与血栓栓塞风险无关，即使在心房颤动负荷较高的患者中，中风率也较低，且心房颤动负荷也未改变抗凝治疗的效果。无论心房颤动负荷如何，抗凝治疗都增加了出血和死亡的风险。
"这些结果突显了更好地理解低负荷心房颤动对中风风险影响的必要性，"汉堡大学心脏与血管中心心脏病学系主任Paulus Kirchhof博士表示。"这一分析提供了一个明确信号：低心房颤动负荷与低中风风险相关。需要更大的数据集来确定哪些水平的心房颤动负荷需要抗凝治疗，哪些可能更适合节律控制策略。"
参考文献
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