人工智能（AI）可以帮助科学家识别有严重心律失常风险的患者，这种心律失常可能导致心脏骤停和猝死。
作为即将发表在《欧洲心脏杂志》上的一项新研究的一部分，来自法国国家健康与医学研究院（Inserm）、巴黎西岱大学和巴黎公立医院集团（AP-HP）的研究人员与美国同事合作，开发了一个模仿人脑功能的人工神经网络。
通过对超过24万份动态心电图数据的分析，该算法能够识别出在未来两周内有严重心律失常风险的患者，准确率超过70%。
每年，心脏猝死导致全球超过500万人死亡。根据这项新研究，人工智能可以帮助改善心律失常的预测——这些无法解释的心脏节律障碍如果严重的话，可能会导致致命的心脏骤停。
作为这项研究的一部分，Cardiologs公司（Philips集团）的一组工程师与巴黎西岱大学和哈佛大学合作，开发了一个模仿人脑功能的人工神经网络。
这个算法通过分析数百万小时的心跳数据来提高对心脏猝死的预防。研究人员分析了来自六个国家（美国、法国、英国、南非、印度和捷克）的24万份动态心电图数据。
借助人工智能，研究人员能够识别出预示心律失常的新弱信号。他们特别关注心脏心室在一个完整的心脏收缩和舒张周期中所需的电刺激和放松时间。
“通过分析他们24小时的电信号，我们意识到可以识别出在未来两周内可能发展成严重心律失常的患者。如果不进行治疗，这种类型的心律失常可能会进展为致命的心脏骤停，”巴黎心血管研究中心（PARCC）（Inserm/巴黎西岱大学）的研究员Laurent Fiorina博士解释道。
虽然人工神经网络仍处于评估阶段，但在这项研究中，它已经能够检测到70%的风险患者，以及99.9%的无风险患者。
未来，这种算法可以用于医院监测高风险患者。如果其性能得到进一步改进，还可以应用于测量血压以揭示高血压风险的设备，甚至可以应用于智能手表中。
研究人员现在计划进行前瞻性临床研究，以测试该模型在实际条件下的效果。
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