人工智能心电图解读在急诊环境中更准确检测严重心脏病发作ECG-reading AI better detects severe heart attacks in emergency setting • healthcare-in-europe.com

环球医讯 / AI与医疗健康来源:healthcare-in-europe.com美国 - 英语2025-11-01 17:30:57 - 阅读时长3分钟 - 1417字
一项发表在《JACC:心血管介入》杂志上的研究显示,基于人工智能的心电图解读系统在急诊环境中能更准确检测ST段抬高型心肌梗死,检测率达92%(553/601),假阳性率仅为7.9%,较传统方法降低五倍。该技术有望缩短治疗时间,减少不必要的急诊激活,特别适用于优化非PCI专科医院向专科中心转诊流程,确保心脏病患者及时获得正确治疗,从而显著降低死亡率并减轻临床团队负担。
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人工智能心电图解读在急诊环境中更准确检测严重心脏病发作

基于人工智能的心电图解读检测到更多ST段抬高型心肌梗死,假阳性更少

该研究发表在《JACC:心血管介入》杂志上,并同时在旧金山举行的TCT 2025会议上发表。

ST段抬高型心肌梗死(STEMI)是一种严重的心脏病发作类型,其中主要冠状动脉被阻塞,导致心肌血液供应中断。使用经皮冠状动脉介入治疗(PCI)快速恢复血流(即再灌注)是标准治疗方法;然而,达到指南推荐的再灌注时间的延误仍然存在,尤其是在非PCI专科医院和农村地区的医疗机构。再灌注时间超过90分钟与死亡率增加三倍相关。

比利时阿尔斯特阿佐格医院的心血管研究员、该研究主要作者Robert Herman医学博士表示:"人工智能驱动的心电图解读可以兼顾两方面优势——早期识别真正的心脏病发作,同时减少不必要的急诊激活。在首次医疗接触时提高分诊准确性,可以简化急诊护理流程,减轻临床团队的疲劳和压力,并确保真正需要紧急干预的患者能够及时接受治疗。"

这项技术在优化ST段抬高型心肌梗死患者从非PCI中心转诊方面可能特别有价值,以确保及时和适当的护理

Timothy D. Henry

在首批针对急诊环境中ST段抬高型心肌梗死分诊的基于人工智能心电图模型进行的大规模真实世界评估中,研究人员回顾性地分析了1,032名触发紧急再灌注协议的疑似ST段抬高型心肌梗死患者。数据来自2020年1月至2024年5月期间三个地理分布不同的主要PCI中心。每位患者的初始心电图都经过STEMI人工智能心电图模型("Queen of Hearts")分析,该模型经过训练可检测急性冠状动脉闭塞,包括ST段抬高型心肌梗死等效表现,并与良性模拟情况进行区分。

血管造影和生物标志物证实,601名(58%)患者确诊为ST段抬高型心肌梗死,431名(42%)为假阳性。与标准分诊相比,人工智能心电图模型表现更佳,在601名确诊ST段抬高型心肌梗死患者中检测到553名,而标准分诊在初始心电图上仅检测到427名。人工智能心电图的假阳性率为7.9%,而标准分诊为41.8%,代表假阳性率降低了五倍。辛辛那提基督医院卡尔和埃迪丝·林德纳家庭临床研究杰出主席兼卡尔和埃迪丝·林德纳研究中心与教育中心医学总监、该研究的资深作者Timothy D. Henry医学博士表示:"这些结果表明,在首次医疗接触时使用人工智能增强的ST段抬高型心肌梗死诊断有可能缩短治疗时间并减少假性激活。这项技术在优化从非PCI中心向PCI中心转诊ST段抬高型心肌梗死患者方面可能特别有价值,以确保及时和适当的护理。"

在一篇相关的社论评论中,梅奥诊所的心脏病专家Mohamad Alkhouli医学博士兼工商管理硕士表示,研究人员应该"因其开发了一种针对解决介入心脏病学实践中最复杂和易出错的方面之一——ST段抬高型心肌梗死激活——的操作性人工智能模型而受到赞扬。"

然而,他强调,本研究中使用的人工智能模型应谨慎解释,因为它最初是为检测闭塞动脉而非ST段抬高型心肌梗死而开发的,并且需要在不同患者群体中进行进一步的前瞻性验证。Alkhouli表示:"真正的挑战不仅仅是证明准确性,而是做好准备——将人工智能整合、监管并解释为人类判断的补充,特别是在高风险、时间敏感的临床环境中。"

来源: 美国心脏病学会

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