根据发表在《JACC：心血管介入》杂志上的一项研究及旧金山TCT 2025会议同期报告，使用人工智能（AI）分析心电图（ECG）可显著提高严重心脏病发作的检测准确性，包括症状不典型或心电图模式异常的病例，同时有效降低误报率。
ST段抬高型心肌梗死（STEMI）是一种严重的冠状动脉阻塞导致心肌血流中断的心脏病发作类型。经皮冠状动脉介入治疗（PCI）快速恢复血流（再灌注）是标准疗法，但达到指南推荐的再灌注时间仍存在延迟，尤其在非PCI专科医院和农村地区。再灌注时间超过90分钟与死亡率增加三倍显著相关。
"AI驱动的心电图解读可实现双重优势——早期识别真实心脏病发作的同时减少不必要的紧急启动。提升首次医疗接触时的分诊准确性，能简化急诊流程、缓解临床团队压力，并确保真正需要紧急干预的患者及时获得治疗。"
研究主要作者、比利时阿尔斯特AZORG医院心血管研究员Robert Herman医学博士、哲学博士
在首批针对急诊环境STEMI分诊的AI心电图模型大规模真实世界评估中，研究人员回顾性分析了2020年1月至2024年5月间三个地理分布不同的初级PCI中心共1,032名触发紧急再灌注协议的疑似STEMI患者。每位患者的初始心电图均经STEMI AI心电图模型（"Queen of Hearts"）分析，该模型经训练可检测急性冠状动脉闭塞（包括STEMI等效情况）并区分良性模拟病症。血管造影和生物标志物确认601例（58%）为STEMI，431例（42%）为假阳性。AI心电图模型表现优于标准分诊：在601例确诊STEMI中检出553例，而标准分诊仅检出427例；AI模型假阳性率7.9%较标准分诊41.8%降低五倍。
"这些结果表明，首次医疗接触时采用AI增强的STEMI诊断有望缩短治疗时间并减少误启动，"研究高级作者、辛辛那提基督医院Carl和Edyth Lindner家族临床研究杰出主席兼Carl和Edyth Lindner研究与教育中心医学主任Timothy D. Henry医学博士、美国心脏病学会院士指出，"该技术在优化非PCI中心STEMI患者转诊方面尤为宝贵，可确保及时获得适当治疗。"
梅奥诊所心脏病专家Mohamad Alkhouli医学博士、工商管理硕士在随附社论中表示，研究人员"应因其开发出针对介入心脏病学最复杂且易错环节——STEMI激活的操作性AI模型而获得赞誉"。但他同时强调，该模型需谨慎解读，因其最初设计目标为检测闭塞动脉而非直接诊断STEMI，尚需在多样化患者群体中进行前瞻性验证。
"真正的挑战不仅是验证准确性，更在于准备度——如何在时间敏感的高风险临床环境中，将AI作为人类判断的补充进行整合、监管与解释，"Alkhouli补充道。
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