一种许多诊所常见的普通检测手段，有望借助人工智能（AI）成为发现隐匿性心脏问题的有力工具。
全球数百万人饱受结构性心脏病困扰，包括瓣膜问题、先天缺陷及其他影响心脏功能的异常。但许多此类病症直到为时已晚才被察觉。
与乳腺X光检查和结肠镜等广泛应用的癌症筛查工具不同，目前尚无常规且经济有效的方法用于多数类型心脏病的筛查。如今，哥伦比亚大学与纽约长老会医院的研究人员开发出名为EchoNext的工具，该AI系统通过分析心电图（ECG）结果——医学领域最常见的心脏检测手段之一，实现早期预警。
心电图通常用于检测心律异常或既往心脏病发作，具有快速、廉价且无创的优势。然而医生们长期认为心电图无法显示心脏结构性问题。EchoNext正改变这一认知。该AI系统扫描心电图数据，判断患者是否需要进行超声心动图检查——后者通过超声波生成心脏影像，可揭示瓣膜病、心肌病和肺动脉高压等更严重问题。
领导该研究的皮埃尔·埃利亚斯医生指出，EchoNext能发现心脏病专家单独审视心电图时可能遗漏的心脏病征兆。事实上，在直接对比中，该AI工具的表现超越13位心脏病专家：EchoNext通过心电图准确识别出77%的结构性心脏问题，而医生的准确率仅为64%。
该AI模型基于23万名患者的120余万份心电图与超声心动图配对数据训练而成，在四家医院系统测试中展现出高度准确性，能有效识别多种心脏疾病。EchoNext本质上利用成本较低的心电图筛查，决定哪些患者需接受更昂贵详尽的超声心动图检查。
为验证实际效果，研究人员对近8.5万名仅做过心电图但未进行超声心动图的患者应用该工具，AI标记出7500余名高风险个体。约55%的标记者后续接受了超声心动图检查，其中近75%被确诊为结构性心脏病，检出率是常规水平的两倍。若所有高风险患者均完成随访检查，医生预估可额外诊断2000名严重心脏病患者。
埃利亚斯医生认为，该技术将彻底改变心脏病筛查方式。全球每年进行约4亿次心电图检测，若EchoNext广泛普及，每次检测都将成为早期发现心脏病、挽救生命的机会。目前研究团队正在八家急诊科开展临床试验，验证该工具在快节奏医院环境中的效能，并已公开匿名数据集供其他机构持续优化心脏病AI筛查技术。
简言之，这项突破有望借助现有普及检测手段，通过AI赋能将心脏病筛查覆盖至数百万民众。
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