心力衰竭是一种影响全球数百万人的严重疾病。当心脏变得过于虚弱或僵硬，无法将足够的血液泵送至全身时，就会发生心力衰竭。
这可能导致呼吸困难、肿胀、疲劳、头晕以及难以进行正常日常活动等症状。
尽管现代医学已经改善了心力衰竭的治疗方法，但在世界许多地区，早期诊断仍然是一个主要挑战。
这个问题在低收入国家尤为严重，这些国家的医院可能没有足够的先进设备或训练有素的心脏病专家。许多人只有在疾病已经造成严重损害后才被诊断出来。
现在，一项新研究表明，人工智能可能通过使用一种最简单且最便宜的心脏检测方法，帮助解决部分这一问题。
德克萨斯大学西南医学中心和肯尼亚的合作研究人员发现，将人工智能与标准心电图（ECG）相结合，能够成功检测出患者隐藏的心脏功能障碍。
这些发现已发表在《美国医学会杂志·心脏病学》上。
心电图是一种常见的医学检测方法，它使用贴在皮肤上的小型传感器记录心脏的电活动。这种检测快速、廉价，且已在世界各地的诊所广泛使用。
通常，仅靠心电图并不总能清楚地识别早期心脏泵血问题。然而，研究人员训练了一种人工智能算法，使其能够识别与心脏功能障碍相关的细微隐藏模式。
科学家们重点关注一种称为左心室收缩功能障碍（LVSD）的状况。
左心室是心脏的主要泵血腔室。当它变得虚弱且无法正常泵血时，患者日后发展为完全心力衰竭的风险会更高。
医生通常使用超声心动图来诊断LVSD，这是一种创建心脏动态图像的超声成像检测。
超声心动图被认为是评估心脏泵血能力的金标准。然而，这些设备价格昂贵，而且需要经过培训的专业人员来执行和解读扫描结果。
撒哈拉以南非洲和其他发展地区的许多医疗系统无法充分获得这些服务。
为了探索AI增强心电图是否能有所帮助，研究人员在肯尼亚的八家医疗机构对近6000名接受常规医疗的患者进行了研究。
每位参与者都接受了AI心电图筛查。其中1444名参与者还接受了超声心动图检查，以便研究人员可以将AI发现与标准成像结果进行比较。
AI系统表现令人惊喜。
该算法正确识别了超过95%实际患有LVSD的患者。
该检测还显示出强大的特异性，能够正确识别许多没有该病症的人。
也许最重要的是，AI心电图的阴性预测值超过了99%。这意味着当检测结果显示某人没有LVSD时，结果几乎总是正确的。
这对于资源有限的医疗系统来说可能非常有用，因为它使医生能够在不需要昂贵扫描的情况下，快速排除许多患者的严重心脏功能障碍。
研究人员还发现，AI心电图结果呈阳性的患者通常表现出其他不健康心脏重塑的迹象，包括心肌增厚和心脏舒张问题。
这些发现表明，AI系统可能有助于检测多种形式的隐匿性心脏病。
该研究由德克萨斯大学西南医学中心的Ambarish Pandey博士领导，肯尼亚的研究人员包括M.P. Shah医院和肯尼亚心脏学会的Bernard Samia博士。
研究人员认为，AI心电图筛查可能成为一种实用且可扩展的方法，以改善医疗资源不足地区的心脏病检测。
心力衰竭率在许多发展中国家正在迅速上升。与富裕国家的患者相比，撒哈拉以南非洲的患者往往在更年轻的时候患上心脏病，并面临更糟糕的治疗结果。
早期诊断获取受限是其中一个主要原因。
研究人员表示，将廉价的心电图检测与人工智能相结合，可以帮助更早识别高风险患者，使治疗能在严重心力衰竭发展之前开始。
该研究还展示了人工智能技术如何帮助减少全球医疗不平等。
与其仅依赖大型医院中可用的昂贵机器，配备基本心电图设备的诊所最终可能能够使用AI软件快速、经济地筛查大量患者。
不过，研究人员强调，AI系统并非完美，应该与医疗专业人员一起使用，而不是取代医生。
还需要进行更多研究，以确认AI心电图筛查在不同人群和医疗系统中的效果。
然而，这些发现带来了希望，即简单的人工智能工具可能会显著改善那些难以获取先进医学检测的世界部分地区的心脏病筛查。
总体而言，该研究强调了如何将人工智能与现有低成本技术相结合，帮助医生更早发现心脏问题，改善治疗途径，并可能在全球范围内拯救许多生命。
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来源：德克萨斯大学西南医学中心。
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