新AI工具可在症状出现前检测致命心脏疾病New AI tool detects deadly heart condition before people even have symptoms

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.lbc.co.uk英国 - 英语2024-12-28 19:00:00 - 阅读时长3分钟 - 1489字
一项新的AI工具正在测试中,已经帮助发现了一些未意识到自己患有心房颤动(AF)的人群,该工具通过分析GP记录来寻找可能表明患者有患AF风险的“红旗”,从而提前预防可能导致致命中风的心脏病。
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新AI工具可在症状出现前检测致命心脏疾病

一项突破性的新AI工具可以在症状出现之前检测到心房颤动(AF),这种心脏疾病可能导致致命的中风,帮助那些尚未意识到自己患病的数千人。据英国心脏基金会(British Heart Foundation, BHF)估计,英国约有160万人被诊断出患有AF,但很可能还有许多未确诊的患者。

心房颤动是一种导致心跳不规则且通常过快的心脏病,患者患中风的风险显著增加。一些患者可能会经历心悸、头晕、呼吸急促和疲劳等症状,但另一些人则完全没有症状,完全不知道自己的心率异常。

当AF被早期识别和治疗时,它可以得到管理,从而降低中风的风险。这项新工具通过扫描全科医生(GP)记录,寻找可能表明患者有患AF风险的“红旗”。

一名参与试验的前陆军上尉表示,他非常感激自己的AF被检测出来。74岁的退休祖父约翰·彭吉利(John Pengelly)在今年早些时候参加了Find-AF试验后被诊断出患有AF,现在只需每天服用几片药就可以降低中风的风险。

“我收到了一封邀请我参加研究的信,我想如果能帮助别人,那很好,我想帮忙。”他说,“几周后我被诊断出患有AF。我知道这个病,但从没想过它会发生在自己身上。”

该算法由利兹大学(University of Leeds)和利兹教学医院NHS信托基金(Leeds Teaching Hospitals NHS Trust)的科学家和临床医生开发,得到了BHF的资金支持。他们利用超过210万人的匿名电子健康记录训练算法,寻找可能表明某人有患AF风险的警告信号。该工具还使用了另外1000万人的医疗记录进行验证。

专家们正在评估该工具在预测未来六个月内可能发展为AF的人群方面的有效性,这些人群将被提供进一步的检查。该工具基于年龄、性别、种族以及是否患有其他疾病(如心力衰竭、高血压、糖尿病、缺血性心脏病和慢性阻塞性肺病)等因素来计算某人的风险。

如果研究参与者被确定为高风险,他们将获得一台手持式心电图(ECG)设备来测量心律。如果ECG读数表明患者患有AF,他们的全科医生将被告知,以便讨论治疗方案。

前英格兰门将、英国心脏基金会大使大卫·希曼(David Seaman)和他的妻子弗兰基·希曼(Frankie Seaman)向唐宁街10号递交了一份由46,049人签署的请愿书,呼吁英国政府解决心血管疾病问题。

利兹大学心血管医学教授、利兹教学医院NHS信托基金荣誉顾问心脏病学家克里斯·盖尔(Chris Gale)说:“很多时候,人们第一次发现自己患有未诊断的心房颤动是中风的时候。这对患者及其家人来说可能是毁灭性的,瞬间改变了他们的生活。这也给健康和社会护理服务带来了巨大的成本,而这些成本本可以通过更早发现和治疗该病来避免。”

英国心脏基金会副医学主任、皇家布朗普顿医院(Royal Brompton Hospital)咨询心脏病学家索尼娅·巴布-纳拉扬(Dr Sonya Babu-Narayan)博士说:“我们有有效的治疗方法可以减少心房颤动患者中风的风险。但现在有些人因为不知道自己可能患有这种隐藏的健康威胁而错过了治疗机会。通过利用常规收集的医疗数据和预测算法,这项研究提供了一个真正的机会来识别更多有心房颤动风险的人,并为他们提供降低中风风险的治疗。”

与此同时,NHS官员表示,该服务在中风预防方面达到了一个重要里程碑。五年前,英格兰NHS设定了一个目标,在十年内将接受预防血栓药物治疗的AF患者比例从84%提高到90%。最新数据显示,92%的AF患者已被开具这种潜在的救命药物,估计在过去五年中已防止了数千次中风。


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