2026年4月24日16:45
AI驱动分析起搏器患者心房颤动负荷显示心房颤动负荷对中风无影响
Dr. Angelika Leute（业务办公室）
[德国]心房颤动网络协会(AFNET)
NOAH-AFNET 6试验的一项分析使用大型语言模型从起搏器数据中提取心房颤动(AF)负荷信息，研究对象为设备检测到心房颤动的患者。这种方法使研究人员能够评估心房颤动负荷对心血管结局的影响，以及对抗凝治疗在起搏器患者中有效性和安全性的影响。该人群的心房颤动负荷为0.4%，20%的患者基线心房颤动负荷超过1%。在这些患者中，心房颤动负荷对中风或其他心血管事件没有影响。今天，AFNET董事会成员、马斯特里赫特大学的Ulrich Schotten教授在芝加哥举行的2026年心律学会大会上公布了这一发现。
设备检测到心房颤动(DDAF)的患者比具有可比中风风险因素的ECG诊断心房颤动(AF)患者中风风险更低。心房颤动负荷——患者处于心房颤动状态的时间比例——已成为与中风风险和结局相关的重要因素，但在临床研究和实践中仍难以大规模捕捉。
由AFNET进行的研究者发起的NOAH-AFNET 6试验（非维生素K拮抗剂口服抗凝剂在心房高频率发作患者中的应用）的主要分析显示：在DDAF患者中，抗凝治疗略微降低了相对较低的中风风险，但也增加了重大出血的风险。由于在DDAF患者中预期出血事件增加，而中风预防效果小于预期，该试验提前终止。抗凝治疗的微弱效果也在几个亚组中被发现。
这项NOAH-AFNET 6的子研究表明，使用自然语言处理的AI驱动模型能够可靠地自动从常规起搏器报告中提取心房颤动负荷信息，支持更个体化的风险评估，并帮助临床医生就抗凝等治疗做出更明智的决策。该方法应用于NOAH-AFNET 6，以更好地理解心房颤动负荷与临床结局以及对口服抗凝剂依度沙班反应的关系。
研究人员分析了NOAH-AFNET 6中2,534名设备检测到心房颤动患者的11,964份起搏器报告。在70%以上的报告中成功识别出心房颤动负荷或模式转换负荷，展示了该方法在真实世界数据中的广泛应用性。在验证亚组中，大型语言模型提取的心房颤动负荷与人工审核结果在98%以上一致。此外，心房颤动负荷和模式转换负荷显示出高度一致性，强化了基于设备测量的可靠性。在整个研究人群中，基线心房颤动负荷保持较低水平，凸显了更精确测量的重要性，以便更好地理解患者风险和治疗反应。
然后将基线心房颤动负荷与NOAH-AFNET 6试验中19个月中位随访期间的心血管事件相关联。基线心房颤动负荷并未改变血栓栓塞风险，即使在心房颤动负荷较高的少数患者中，中风发生率也很低。在这项详细分析中，心房颤动负荷并未影响抗凝治疗的有效性。如预期，抗凝治疗增加了出血和死亡风险，且与心房颤动负荷无关。
"随着全球心房颤动发病率上升，我们必须找到更好的方法，利用最新技术不仅了解患者是否患有心房颤动，还要了解其随时间对患者的影响程度，"芝加哥会议数据的主要作者和报告者Schotten教授表示，"这种基于AI的大型语言模型方法使我们能够从已收集的数据中解锁有意义的见解，并利用这些见解推进研究和改善患者护理。"
"这些结果突显了确定低负荷心房颤动对中风风险影响的必要性。这项稳健分析的信号很明确：低心房颤动负荷转化为低中风风险。我们需要在更大的数据集中进行类似分析，以确定哪种心房颤动负荷需要抗凝治疗，哪种负荷需要节律控制治疗。今年早些时候，我们与国际合作伙伴一起开始整合相关数据集(www.afburden.org)"，该分析的资深作者Paulus Kirchhof表示。
参考文献
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关于心房颤动网络(AFNET)
心房颤动网络是一个跨学科研究网络，由致力于通过德国、欧洲和全球范围内的协调研究改善心房颤动管理的医院和诊所的科学家和医生组成。其主要目标是在国家和国际层面开展高质量的研究者发起的临床试验和登记，以及转化研究项目。AFNET延续了该网络的长期活动，该网络曾由德国联邦教育和研究部资助十余年。自2015年1月以来，AFNET的特定项目和基础设施由德国心血管研究中心(DZHK)资助，部分项目由欧盟研究资助。AFNET在心房颤动管理方面拥有丰富经验，同时也为心血管护理相关领域的其他工作提供支持。20年的临床和转化研究成果改善了心血管疾病患者的生活，并影响了治疗指南。
NOAH试验的资助：AFNET、DZHK、第一三共。本分析部分由欧盟AF-B-STEP项目资助(资助协议101252780，www.afburden.org)。
NOAH注册：NCT 02618577，ISRCTN 17309850
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原始出版物：
Schotten U等. 基于设备报告的心房颤动负荷分布、与结局的关系以及抗凝的有效性和安全性：NOAH-AFNET 6试验. 2026. 心律学会大会摘要
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新闻稿特点：
记者、科学家
营养/健康/护理、医学
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研究成果、科学会议
英语
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