帝国理工学院医疗保健NHS信托的研究人员开发了一种人工智能模型，可以通过心电图（ECG）识别出心脏病高风险的女性患者。
来自帝国理工学院和帝国理工学院医疗保健团队的研究人员表示，这种专为女性患者设计的算法可以实现更好的治疗和护理。
在由英国心脏基金会资助并于2025年3月发表在《柳叶刀数字健康》杂志上的研究中，研究人员使用AI分析了来自18万名患者的超过一百万份心电图，其中9.8万名是女性。
研究人员开发了一种评分系统，用于衡量个体心电图与男性和女性“典型”心电图模式的匹配程度，并展示了每个性别的风险范围。
那些心电图更接近“典型男性”模式的女性往往心脏腔室更大，肌肉质量更多。这些女性患心血管疾病、未来心力衰竭和心脏病发作的风险显著高于心电图更接近“典型女性”模式的女性。
帝国理工学院国家心肺研究所的学术临床讲师、信托基金心脏病学注册医师Arunashis Sau领导了这项研究。他表示：“我们的工作强调了女性心血管疾病的复杂性远超之前的认知。在临床上，我们使用心电图等测试来提供一个快照，但这可能会导致按性别对患者进行分组，而没有考虑到他们的个体生理特征。增强型AI心电图为我们提供了对女性心脏健康的更细致理解——我们认为这可以用来改善高风险女性的心脏病预后。”
此前的证据表明，男性患心血管疾病的风险较高，这可能是由于激素谱和生活方式因素的差异所致。这导致了医护人员和公众认为女性心血管疾病的风险较低。然而，女性的风险也很高，在英国，女性死于冠心病（主要导致心脏病发作的原因）的可能性是乳腺癌的两倍。
帝国理工学院国家心肺研究所的心律失常学读者兼顾问心脏病学家Fu Siong Ng博士表示：“许多被识别出的女性实际上比‘平均’男性面临更高的风险。如果这一AI模型得到广泛应用，随着时间的推移，它可能减少心脏护理中的性别差异，并改善高风险女性的心脏病预后。”
英国心脏基金会的临床主任Sonya Babu-Narayan博士表示：“利用这类研究的潜力可以帮助更好地识别那些未来心脏病风险最高的患者，并缩小心脏护理结果中的性别差距。”
2024年10月，研究小组在《柳叶刀数字健康》杂志上发表了关于AI-ECG风险评估模型（称为AIRE）的研究，该模型可以从心电图中预测患者发展和恶化疾病的风险。
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