一种新的人工智能（AI）模型比医生更擅长识别可能经历心脏骤停的患者。该系统的关键在于其能够分析长期以来未被充分利用的心脏影像以及全面的医疗记录，从而揭示患者心脏健康状况中以前隐藏的信息。
这项由约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）研究人员领导的工作可以挽救许多生命，并且还能使许多人免于不必要的医疗干预，包括植入不需要的心律转复除颤器。
“目前，一些人在他们生命的黄金时期死亡，因为他们没有得到保护，而另一些人则终生忍受着对他们毫无益处的心律转复除颤器，”专注于使用人工智能在心脏病学领域的资深作者Natalia Trayanova表示。“我们有能力非常精确地预测患者是否有很高的猝死风险。”
这些研究结果发表在《自然心血管研究》（Nature Cardiovascular Research）上。
肥厚型心肌病是最常见的遗传性心脏病之一，影响全球每200至500人中的一个，并且是年轻人和运动员猝死的主要原因。
许多患有肥厚型心肌病的患者会过上正常的生活，但其中一小部分人的猝死风险显著增加。医生几乎无法确定这些患者是谁。
目前，全美和欧洲的医生用于识别最有可能发生致命心脏病患者的临床指南有大约50%的机会正确识别患者，“这并不比掷骰子好多少，”Trayanova说。
该团队的模型在所有人群中都显著优于临床指南。
多模态AI用于室性心律失常风险分层（MAARS）通过分析各种医疗数据和记录来预测个别患者发生猝死的风险，并且首次探索了患者心脏对比增强MRI图像中包含的所有信息。
患有肥厚型心肌病的人会在心脏各处形成纤维化或瘢痕，正是这种瘢痕增加了他们猝死的风险。虽然医生们一直未能理解原始MRI图像，但AI模型直接聚焦于关键的瘢痕模式。
“人们尚未在这些图像上使用深度学习，”Trayanova说。“我们能够提取这些图像中通常未被考虑的隐藏信息。”
该团队在北卡罗来纳州约翰·霍普金斯医院和桑格心脏和血管研究所接受传统临床指南治疗的真实患者身上测试了该模型。
与大约一半时间准确的临床指南相比，AI模型在所有患者中的准确率为89%，并且至关重要的是，在40至60岁人群中准确率达到93%，这是肥厚型心肌病患者中最容易发生猝死的人群。
AI模型还可以描述为什么患者处于高风险状态，以便医生可以为他们量身定制医疗计划。
“我们的研究表明，AI模型显著增强了我们预测最高风险人群的能力，因此具有改变临床护理的潜力，”约翰·霍普金斯大学心脏病学家兼共同作者Jonathan Crispin表示。
2022年，Trayanova的团队创建了一个不同的多模态AI模型，为心肌梗死患者提供个性化的生存评估，预测某人是否会以及何时死于心脏骤停。
该团队计划进一步在更多患者身上测试这个新模型，并扩展新算法以应用于其他类型的心脏疾病，包括心脏结节病和右心室心肌病。
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