新研究表明，一种使用人工智能的听诊器可帮助医生提前数年检测出严重的心脏瓣膜疾病，从而 potentially 挽救数千人的生命。
据估计，全球有4100万人（包括英国的150万人）患有某种心脏瓣膜疾病，这种疾病可能导致心力衰竭、住院甚至死亡。
早期诊断对成功治疗至关重要，但该疾病在早期阶段可能无症状，之后才引起头晕、气短和心悸等症状，这些症状可能与其他疾病混淆，导致一些患者直到疾病晚期才得到诊断。
目前，心脏瓣膜疾病的诊断依赖于超声心动图，这是一种昂贵且耗时的超声扫描。尽管医生确实使用听诊器听诊心脏，但在短暂的全科医生就诊中并不常规进行，且已知会漏诊许多病例。
但这种与数字听诊器配合使用的新技术在检测心脏瓣膜疾病方面被发现优于全科医生，可用作快速筛查工具。
“心脏瓣膜疾病是一种无声的流行病，”领导此项研究的剑桥大学工程系教授Anurag Agarwal表示。“仅严重主动脉瓣狭窄在英国就有约30万人患病，其中约三分之一并不知晓。当症状出现时，预后可能比许多癌症更差。”
在发表于《npj Cardiovascular Health》期刊的这项研究中，研究人员使用训练有素的AI算法分析了近1800名患者的心脏声音，该算法旨在识别心脏瓣膜疾病。
研究发现，该AI能正确识别98%的严重主动脉瓣狭窄患者（这是最常见需手术的心脏瓣膜疾病形式），以及94%的严重二尖瓣反流患者（在这种情况下，心脏瓣膜无法完全闭合，血液会逆流通过瓣膜）。
研究人员没有训练该算法识别心脏杂音，而是直接基于超声心动图结果进行训练。他们表示，这使系统能够学习人类可能忽略的细微声学模式，包括没有明显杂音的病例。
在与14名全科医生（他们聆听了相同的录音）的测试中，该算法被发现优于每一位医生，提供了可靠的结果。
新研究表明，AI能正确识别98%的严重主动脉瓣狭窄患者。
研究人员表示，该系统旨在最小化误报，降低已不堪重负的超声心动图服务被压垮的风险。他们补充说，该技术并非旨在取代医生，但可作为一种有用的筛查工具，帮助医生决定哪些患者应转诊进行进一步检查和治疗。
研究人员表示，在该设备推广之前，还需要在真实世界全科医生环境中对多样化患者群体进行进一步试验。
然而，他们表示，AI可以帮助应对人口老龄化给医疗服务带来的日益增长的压力。
“心脏瓣膜疾病是可以治疗的。我们可以修复或更换受损的瓣膜，让人们拥有更多健康的寿命，”伯明翰大学医院的共同作者Rick Steeds教授表示。“但时机就是一切。像这样简单、可扩展的筛查工具可以通过在不可逆损伤发生前发现患者，真正起到作用。”
AI已经在医疗环境中进行试验，用于诊断癌症和肺部疾病。
目前，英国正在进行一项针对70万名女性的试验，测试如何利用AI工具更早地发现乳腺癌。先前的研究发现，在筛查后的几年中，AI有助于将乳腺癌诊断率降低12%。
在盖伊和圣托马斯英国国家医疗服务体系基金会信托，AI和机器人技术还被用于识别异常斑点或结节。到目前为止，已有300名患者接受了机器人活检手术，其中215名随后接受了癌症治疗。
机器人技术还被用于执行挽救生命的肠癌手术，提供了一种侵入性更小、恢复时间更快的选择。
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