人工智能（AI）持续重塑现代医学之际，一项里程碑式临床试验发现，新一代AI赋能听诊器能显著提升医生在心脏病最早期且可治疗阶段的诊断能力。
本周四发表于《柳叶刀》的大型研究显示，AI赋能听诊器可帮助基层医疗医生在常规门诊中识别严重心血管疾病的早期预警信号，包括心力衰竭、心律失常和瓣膜病。
由西班牙研究团队主导的该研究表明，当AI设备投入日常实践后，疾病检出率显著提升。使用智能听诊器的医生新确诊的心力衰竭病例数接近常规诊疗的两倍，心律失常病例数达到常规诊疗的三倍，凸显了该技术作为诊断辅助工具的前景。
"基层医疗正面临日益增长的工作负荷与有限资源的双重压力，这使其成为人工智能提升效率的理想应用场景，"圣地亚哥-德孔波斯特拉大学通讯作者塞尔吉奥·辛萨-桑胡尔霍表示。他同时指出，尽管AI提升诊断准确性的潜力已被广泛证实，但将这些工具无缝融入日常临床工作流程仍是一大挑战。
这项名为TRICORDER的试验是首个国家级规模的集群随机对照临床AI技术实施研究，涉及英国205家国家医疗服务体系（NHS）全科诊所，覆盖超过150万名注册患者。
试验中使用的AI听诊器整合了三项独立算法，旨在标准问诊过程中同步检测心力衰竭、异常心律和瓣膜病。在为期12个月的研究期间，医生完成了近1.3万次AI辅助心脏检查。
尽管AI组与常规护理组的整体心力衰竭确诊数相近（分别为1,342例与1,984例新病例），但深入分析揭示了一个关键区别：实际接受AI听诊器检查的患者，其疾病检出率显著高于未接受检查者，突显了设备在实际应用中的有效性。
研究结果表明，智能听诊器等AI驱动工具可帮助临床医生更早发现心脏病，从而通过及时干预改善治疗效果。但研究同时强调，仅靠技术准确性并不足以实现价值。
尽管算法性能优异，但实际效益高度依赖临床医生的参与度及技术与日常工作的融合度。许多诊所报告称，由于增加了常规工作流程步骤且与电子健康记录系统整合有限，AI听诊器的使用率随时间推移逐渐下降。
研究人员最终指出，人工智能确实具备变革一线医疗服务的潜力——但这必须以周密的实施策略、充分的培训及系统级支持为前提。
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