在塞尔维亚贝尔格莱德举行的2025年心脏衰竭科学大会（Heart Failure 2025）上，研究人员展示了最新研究成果。这项研究表明，基于人工智能的心电图（ECG）算法在肯尼亚的医疗设施中对早期心力衰竭的检测表现出色。
心力衰竭在撒哈拉以南非洲地区非常普遍，患者通常比高收入国家的患者更年轻，且预后更差。德克萨斯大学西南医学中心的Ambarish Pandey博士解释了这项研究的背景：“早期检测左心室收缩功能障碍（LVSD）是识别可能发展为心力衰竭患者的重要策略，但在资源有限的环境中，很难获得诊断LVSD的金标准方法——超声心动图。我们在肯尼亚进行了一项研究，以确定是否可以通过使用经过验证的人工智能软件从心电图中评估LVSD，作为大规模人群筛查的一种潜在可扩展方法。”
这项前瞻性、多中心筛查研究包括了肯尼亚八个医疗机构中的成年患者。心血管风险因素负担通过既往心血管疾病或Framingham风险评分（FRS）>10%来评估。所有参与者都进行了12导联心电图检查，并通过AI-ECG算法（AiTiALVSD；Medical AI Co, 韩国首尔）评估左心室射血分数<40%的LVSD患病率。AI-ECG算法使用预先设定的阈值>0.097来定义高风险。部分参与者同时接受了AI-ECG算法和超声心动图的LVSD评估，以评估AI-ECG模型的性能。
可评估的研究队列包括5,992名参与者，平均年龄为55岁，其中三分之二为女性（66%），65%被分类为高心血管风险。
使用AI-ECG算法检测到的LVSD患病率为18.3%，其中Framingham风险评分较高（FRS，22.9%）或已有心血管疾病（32.0%）的患者患病率高于低FRS（9.9%）的患者。
在1,444名接受配对评估的参与者中，超声心动图确认的LVSD患病率为14.1%。AI-ECG算法与超声心动图相比表现出色：灵敏度为95.6%，特异性为79.4%，阴性预测值为99.1%。“我们的研究表明，AI-ECG算法作为一种相对低成本且可扩展的工具，在资源有限的社会中对高危人群进行心脏疾病（包括心力衰竭）筛查具有潜在的实用性。”肯尼亚心脏学会主席Bernard Samia博士补充道。
Pandey博士总结说：“令人惊讶的是，AI-ECG算法在近五分之一的个体中检测到了LVSD，这突显了大量有心力衰竭风险的人群。鉴于AI-ECG算法在与金标准方法比较时表现出色，我们现在希望在非洲多个国家进行更大规模的筛查研究。此外，还需要调查LVSD的识别是否会增加基于证据的治疗的使用。”
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