在心血管健康领域取得了一项突破性进展，美国研究人员开发出一种人工智能（AI）工具，可以使用标准且低成本的心电图（ECG）来革命性地早期检测结构性心脏病。
该AI系统名为EchoNext，由哥伦比亚大学的团队开发。根据发表在《自然》杂志上的一项新研究，EchoNext在识别隐藏的心脏异常方面比训练有素的心脏病专家更准确。
结构性心脏病——包括瓣膜疾病、先天性缺陷和心肌病等病症——在全球影响数以百万计的人，但由于缺乏可访问和负担得起的筛查工具，经常未被诊断出来。EchoNext旨在弥合这一诊断差距。
“我们有结肠镜检查和乳腺X光检查来检测其他疾病，但没有类似的常规测试来检测结构性心脏疾病，”哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医生和生物医学信息学学院的助理教授皮埃尔·埃利亚斯博士说道。
EchoNext使用深度学习分析普通的心电图结果，以确定哪些患者需要进一步的超声心动图检查，这是一种更昂贵的基于超声波的成像工具，用于可视化心脏结构和功能。
“这就像是用更便宜的测试来决定谁真正需要更昂贵的测试，”埃利亚斯解释道。“AI能够识别出即使有经验的心脏病专家也无法从心电图中检测出的模式。”
该AI模型在来自23万名患者的超过120万对心电图-超声心动图数据集上进行了训练。在包括几家纽约长老会医院在内的四个医院系统进行测试时，EchoNext取得了显著的准确性。
在一项涉及13名心脏病专家和3200份心电图的直接比较中，AI工具正确识别了77%的结构性心脏病，而人类专家仅达到了64%的准确率。
EchoNext准确识别的疾病包括：
- 由于心肌病导致的心力衰竭
- 瓣膜疾病
- 肺动脉高压
- 心壁严重增厚
研究人员相信，每年全球进行的超过4亿次心电图可以借助EchoNext转化为挽救生命的筛查机会。
“每一次心电图都可能成为早期发现和及时干预的门户，”埃利亚斯说道。“这不仅仅是方便的AI——这是为了拯救生命的AI。”
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