根据发表在《JACC：心血管介入》杂志上并在旧金山2025年TCT会议上同时展示的一项研究，使用人工智能(AI)分析心电图(ECG)可提高对严重心脏病发作的检测准确率，包括那些呈现非典型症状或非常规心电图模式的病例，并减少假阳性结果。
ST段抬高型心肌梗死(STEMI)是一种严重的冠状动脉主要血管阻塞导致心肌血液供应中断的心脏病发作类型。
使用经皮冠状动脉介入治疗(PCI)快速恢复血流（即再灌注）是标准治疗方法；然而，达到指南推荐的再灌注时间的延迟仍然存在，特别是在非PCI专科医院和农村地区的医疗机构。再灌注时间超过90分钟与死亡率增加三倍相关。
"AI驱动的心电图解读可以兼顾两方面优势——早期识别真实的心脏病发作，同时减少不必要的急救启动，"该研究的主要作者、比利时阿尔斯特市AZORG医院的心血管研究员Robert Herman医学博士说道。
"提高首次医疗接触时的分诊准确性可以优化急诊护理流程，减轻临床团队的疲劳和压力，并确保真正需要紧急干预的患者及时获得治疗。"
在急诊环境中对基于AI的STEMI分诊心电图模型进行的首批大规模真实世界评估之一中，研究人员回顾性分析了1,032名触发紧急再灌注流程的疑似STEMI患者。数据来自2020年1月至2024年5月间三个地理位置不同的主要PCI中心。每位患者的初始心电图都经过STEMI AI心电图模型（"女王之心"）分析，该模型经过训练可检测急性冠状动脉闭塞，包括STEMI等效病例，并能将其与良性模拟病例区分开来。
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心电图模型的表现优于标准分诊，在初始心电图上检测出601例已确认STEMI中的553例，而标准分诊仅检测出427例。AI心电图的假阳性率为7.9%，而标准分诊为41.8%，实现了五倍的降低。
"这些结果表明，在首次医疗接触时使用AI增强的STEMI诊断有可能缩短治疗时间并减少错误的急救启动，"该研究的资深作者、辛辛那提基督医院Carl and Edyth Lindner临床研究杰出讲席教授兼Carl and Edyth Lindner研究与教育中心主任Timothy D. Henry医学博士说道。
"这项技术在优化从非PCI中心向PCI专科中心转诊STEMI患者方面可能特别有价值，以确保及时和适当的治疗。"
梅奥诊所心脏病专家Mohamad Alkhouli医学博士兼工商管理硕士在随附的社论评论中表示，研究人员"应因其开发了一个旨在解决介入心脏病学实践中最复杂且易出错的方面之一——STEMI急救启动——的实用AI模型而受到称赞。"
然而，他强调应谨慎解释本研究中使用的AI模型，因为它最初是为检测闭塞动脉而非STEMI而开发的，需要在不同患者群体中进行进一步的前瞻性验证。
"真正的挑战不仅在于证明准确性，更在于做好准备——将AI整合、监管并解释为人类判断的补充，特别是在高风险、时间敏感的临床环境中，"Alkhouli说道。
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