伦敦：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。
在即将发表于《欧洲心脏杂志》的一项新研究中，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，开发了一种模仿人脑的人工神经网络。
在分析了超过24万份动态心电图数据后，该算法能够在超过70%的情况下识别出未来两周内可能发生严重心律失常的患者。每年，心脏猝死在全球范围内导致超过500万人死亡。
这项研究表明，人工智能可以改善对心律失常的预测——这些未解释的心脏节律障碍如果严重，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，以提高心脏猝死的预防。
研究人员分析了来自六个国家（美国、法国、英国、南非、印度和捷克共和国）的24万份动态心电图数据，涵盖了数百万小时的心跳记录。借助人工智能，研究人员能够识别出预示心律失常风险的新弱信号。他们特别关注了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。
巴黎心血管研究中心（PARCC）（Inserm/巴黎西岱大学）的研究员Laurent Fiorina博士解释说：“通过分析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。如果不加以治疗，这种类型的心律失常可能会进展为致命的心脏骤停。”
尽管人工神经网络仍处于评估阶段，但在这项研究中，它能够以70%的准确率检测到高风险患者，并以99.9%的准确率检测到无风险患者。未来，这种算法可用于监测医院中的高风险患者。如果其性能得到改进，还可以用于测量血压以揭示高血压风险的设备，甚至可以用于智能手表。
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。
(全文结束)
