一项新的研究表明，一种人工智能（AI）模型可以用于预测高血压的风险以及哪些患者可能会因高血压而出现并发症，这可以通过心电图（ECG）实现。这项研究发表在《美国医学会心脏病学杂志》（JAMA Cardiology）上。研究人员将在今年由国家卫生研究院（NIHR）帝国理工学院生物医学研究中心（Imperial Biomedical Research Centre, BRC）支持的帝国理工医疗NHS信托医院（Imperial College Healthcare NHS Trust hospitals）中，对该AI技术进行临床试验。
来自帝国理工学院伦敦分校和帝国理工医疗的研究团队认为，他们的工作可以帮助更早治疗患者，降低并发症风险，甚至使一些患者通过简单的改变生活方式来完全消除高血压的风险。
首席研究员、帝国理工学院伦敦分校的心脏病学专家注册医师兼学术临床讲师Arunashis Sau博士表示，该系统可以帮助医生更早识别需要改变生活方式的患者。“管理高血压最有效的方法之一，除了药物外，就是通过简单的改变，如减少盐分摄入和增加运动量。如果我们能用AI识别出那些高血压风险最高的患者，我们可以帮助他们做出正确的改变，从而可能预防其发生。”
高血压，也称为高血压症，在老年人中尤为常见。长期患有高血压的人可能会经历血管和心脏损伤，进而导致更严重的状况，如中风或心脏病发作。
心电图记录心脏的电活动，是世界上最常见的医学检查之一。高血压患者通常会在常规护理中接受心电图检查，以确定是否有心脏受损的迹象。
心电图显示了心脏不同腔室（心房和心室）之间的电信号流动。这种AI模型可以读取这些信息并发现电信号中的模式。
研究团队使用了超过一百万份作为常规护理的一部分采集的心电图数据集，训练他们的AI模型，以准确识别哪些患者最终会发展成高血压或相关并发症。
患者被分为不同的风险组，其中最高风险组的患者患高血压的可能性是最低风险组患者的四倍。研究团队还发现，该系统可以仅通过AI生成的评分（独立于其他临床风险因素）准确预测哪些患者会发生中风、心脏病发作甚至死亡。
共同第一作者、帝国理工医疗的心脏病学专家注册医师兼帝国理工学院伦敦分校的临床研究员Joseph Barker博士说：“识别出中风和心脏病发作风险最高的患者可以帮助医生提供更密集的治疗以降低这些风险。”
资深作者、帝国理工医疗的心脏病学顾问医生兼帝国理工学院伦敦分校心脏电生理学高级讲师Fu Siong Ng博士也将领导在帝国理工医疗和切尔西及威斯敏斯特NHS基金会信托（Chelsea and Westminster NHS Foundation Trust）开展的临床试验。他说：“我们的工作继续证明，我们的AI工具在预测重要健康风险方面是可信可靠的，我们的试验将有助于展示患者能否从早期干预和治疗中显著受益。”
“未来几个月，我们将与具有各种健康经验的患者密切合作，确保我们的临床试验设计合理，帮助我们充分了解这种AI技术如何改善许多患者的预后。”
虽然AI增强的心电图在诊断心脏病方面已知非常准确，但之前并未用于告知临床医生某个患者未来患病的风险。它们目前尚未纳入常规医院护理或诊断中。
临床试验将集中在评估将该模型应用于真实患者的好处，并将于2025年中期开始。患者将从门诊诊所和住院病房招募。
该研究由英国心脏基金会资助，包括授予Sau博士的BHF临床研究培训奖学金、授予Barker博士的另一项BHF临床研究培训奖学金、授予Fu Siong Ng博士的BHF项目基金，以及帝国理工的BHF卓越研究中心。研究人员还得到了NIHR帝国BRC的支持，该中心是帝国理工医疗NHS信托与帝国理工学院伦敦分校之间的转化研究合作伙伴关系，2022年获得9500万英镑的资金，继续开发新的实验性治疗方法和诊断方法。
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