据一项新的研究显示，使用人工智能（AI）驱动的软件进行心电图（ECG）筛查可以更快地提供结果，并允许更早开始治疗。这项关于PanEcho软件的试验在芝加哥举行的美国心脏协会（AHA）大会上进行了展示，研究表明，该软件可以通过同时执行18个不同的诊断分类任务来彻底改变AI在解读心电图方面的应用，而其他AI系统通常只关注一到两个不同的读数。
据耶鲁医学院心血管数据科学（CarDS）实验室的研究员格雷戈里·霍尔斯特（Gregory Holste）介绍，PanEcho是第一个能够自动评估心电图所有关键领域的AI系统，它可以从多个视图的图像中识别出哪些是最相关的。重要的是，这项研究还独立于任何临床监督对AI进行了测试，以评估其在缺乏专家读图人员的情况下用于筛查目的的能力。
“以这种方式使用时，PanEcho可以迅速排除那些本需紧急转诊的异常情况，”霍尔斯特说。将AI应用于心电图非常合理，因为该技术是疑似心血管疾病病例分诊过程的基础，提高这一领域的效率可能对患者护理产生深远影响。
研究团队着手开发一种新型AI系统，能够全面报告来自任何一组超声心动图视频的所有主要发现。他们在近34,000次心电图测试和120万次心电图视频上训练了该系统。PanEcho在检测或排除包括重度主动脉瓣狭窄、二尖瓣狭窄、主动脉瓣反流、二尖瓣反流、收缩功能障碍和左室肥厚等一系列心血管疾病方面表现出高度准确性。
霍尔斯特表示，该模型现已公开发布，旨在“鼓励研究社区转向灵活、多任务、多视图的超声心动图解读方法”。开源意味着其他临床团队可以使用或适应该AI系统以适用于他们自己的实践。
下一步是在真实世界的患者护理环境中前瞻性地验证其应用，以进一步了解其临床可行性，霍尔斯特说。“还需要在急诊室和小型诊所使用的便携式超声心动图机上评估其应用，这些地方使用AI工具具有最大的正面影响潜力。”
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