法国：根据在欧洲心脏病学会急性心血管护理2026年会上公布的一项研究，基于人工智能(AI)的ECG(心电图)解读方法在检测闭塞性心肌梗死(MI)方面表现优于标准方法。该年会是欧洲心脏病学会急性心血管护理协会(ACVC)的年度会议，而ACVC是欧洲心脏病学会(ESC)的分支机构。
对于疑似急性冠脉综合征(ACS)的患者，心电图上的特定变化——ST段抬高，是患者可能存在冠状动脉闭塞的指标。这种类型的心脏病发作被称为ST段抬高型心肌梗死(STEMI)，需要立即进行经皮冠状动脉介入治疗以恢复心脏血流。对于没有ST段抬高的患者，胸痛的原因可能不太确定，需要进一步测试来确认心肌梗死是否由闭塞引起。
来自意大利博尔扎诺中央医院的报告人Federico Nani医生解释说："许多没有ST段抬高的患者存在闭塞性心肌梗死，但临床医生很难快速准确地识别这一点，导致紧急治疗的延误。我们调查了基于AI的初始心电图解读是否能在没有ST段抬高的情况下提高检测闭塞性心肌梗死的准确性，以优化患者管理。"
这项单中心前瞻性研究包括1,490名有ACS症状但初始心电图上没有ST段抬高的患者。平均年龄为63岁，42%为女性。临床医生解读初始心电图，测试心脏生物标志物肌钙蛋白水平，并在需要时进行冠状动脉造影，根据ESC指南诊断闭塞性心肌梗死。同时，初始心电图由基于智能手机的CE认证AI-ECG算法解读。
基于AI的心电图解读排除了1,382名患者的闭塞性心肌梗死，并在108名患者(7%)中检测到该病症。AI方法在84%的病例中正确识别了阻塞性心肌梗死。敏感性为77%，特异性为99%，阴性预测值为98%。有27例假阴性(2%)和17例假阳性(1%)。
根据标准诊断路径，基于肌钙蛋白水平排除了1,207名患者的闭塞性心肌梗死，283名患者接受了冠状动脉造影以确认或排除诊断。总体而言，人工心电图解读在42%的病例中正确识别了闭塞性心肌梗死。
Nani医生总结道："这种简单、易于获取的基于AI的方法在识别和排除没有ST段抬高的患者的闭塞性心肌梗死方面，显示出比传统诊断路径更高的准确性。我们单中心研究的结果需要进一步验证，但这些发现表明，AI心电图解读是现有决策工具的有价值补充，有助于提高早期识别和及时有效的治疗。"
AI支持心血管疾病管理的能力将成为今年8月28-31日在德国慕尼黑举行的欧洲心脏病学会年会的焦点主题。(ANI)
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