新研究表明，在常规临床检查中使用AI辅助数字听诊器检测中重度心脏瓣膜病的能力，较传统听诊器提升了一倍以上。
这项题为《人工智能辅助数字听诊器提升中重度心脏瓣膜病床旁筛查效果》的美国研究于今日（2026年2月5日，星期四）发表在《欧洲心脏杂志-数字健康》。研究显示，这种AI辅助工具能帮助医生识别原本可能被漏诊的患者。
在一项单臂、单盲、前瞻性研究中，357名具有心脏病风险因素且年龄在50岁及以上的患者接受了传统听诊器和AI辅助数字听诊器的同步评估。参与者均来自同一地理区域的三家初级医疗机构，中位年龄为70岁，女性占比61.9%。
AI听诊器在检测提示心脏瓣膜病的心音模式方面展现出显著更高的敏感性，达到92.3%，而传统听诊器仅为46.2%。
心脏瓣膜病影响超过半数65岁以上成年人，但在基层医疗中常因传统听诊器检查而未能确诊。该疾病可能损害心脏功能，降低患者体力活动能力，并与心律失常、心力衰竭、住院率上升及致命风险相关。然而，症状往往隐匿、模糊或不典型，导致许多患者在病情进展前未察觉自身患病。
资深作者罗莎莉·麦克唐纳博士解释了研究的重要性："心脏瓣膜病在老年人群中极为常见，却常因症状未明显进展而被忽视。这意味着患者可能经历本可通过早期诊断预防的并发症和健康恶化。"
"我们已证实，在真实临床环境中，AI辅助听诊器识别中重度瓣膜病患者的能力远超传统听诊器。我们期望该技术能让患者更快接受超声心动图检查以确诊病情，从而加速治疗进程。从人群层面看，该技术可减少住院人数并降低整体医疗成本。"
AI辅助数字听诊器通过记录高保真心音并应用机器学习算法识别瓣膜病相关声学特征来实现功能。传统方法依赖医护人员使用常规听诊器，其效果受限于个人听力经验，并易受背景噪音或时间压力影响。在初级医疗中被标记为瓣膜病高风险的患者将转诊接受超声心动图确诊。
"人工智能提供了额外的分析层，突显出仅凭人耳难以稳定识别的异常。但技术并非取代医生——该设备的使用仍需医生结合自身临床判断。"麦克唐纳博士补充道。
"研究中观察到的另一项附加益处是：接受AI听诊器评估的患者在就诊时表现出更高的参与度。我们认为这是因为患者能直观看到并听到医生正在分析的内容，从而增强对后续治疗的信任和配合度。"
研究团队指出，AI听诊器虽导致特异性出现轻微下降可能增加假阳性风险，但早期检出的价值足以平衡此风险。他们同时强调，需进一步研究验证该技术在更广泛临床环境和多元化人群中的表现。
"本研究为不断增长的证据库再添新证：人工智能能以实用且负责任的方式增强传统临床工具，既不取代医护人员，又赋予他们更自信的患者评估能力。"麦克唐纳博士总结道。
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