一项新的人工智能（AI）工具，旨在帮助医生识别高风险心脏病患者，将在英格兰进行试验部署，此前的一项研究表明，该工具可以准确预测某人在心电图检查后的几年内死亡的风险。
由伦敦帝国理工学院领导的全球研究团队训练了他们的AI模型，称为AI-ECG风险估计或AIRE，该模型基于数百万份心电图（ECG）结果进行训练。心电图是一种常见的医学测试，用于记录心脏腔室内的电信号，通常用于诊断心肌梗死和其他异常情况。
该研究的目标是识别细微的模式，这些模式可能意味着某人存在较高的健康问题或死亡风险。在测试中，该模型预测了心电图检查后十年内死亡的可能性，其准确率为78%。
“我们相信这将对NHS（英国国民健康服务系统）产生重大影响，并在全球范围内带来益处。”伦敦帝国理工学院的心脏电生理学研究员Fu Siong Ng博士在一份声明中表示。
该系统还可以预测心脏病发作、心力衰竭和心律问题，研究人员表示，它可能在未来的五年内推广到整个NHS。使用真实患者的试验已经在伦敦的几个地点计划中，预计将于2025年年中开始。这些试验将评估该模型在门诊诊所和医院医疗病房中的应用效果。
AI驱动的心电图已经用于诊断心脏病，但尚未成为常规医疗护理的一部分，也未用于识别特定患者的具体风险水平。
“这可能会将心电图的应用扩展到以前无法实现的范围，通过帮助评估未来的心脏和健康问题以及死亡风险。”英国心脏基金会首席科学和医学官Bryan Williams表示，该基金会资助了这项研究。
研究人员在《柳叶刀数字健康》杂志上发表了他们的结果，他们指出，当AI预测错误时，可能是由于其他未知因素，例如患者是否接受了额外治疗或意外死亡。但他们强调，该模型仍能总体上捕捉到心脏结构中的细微变化，这些变化可能是疾病或死亡的预警信号，但医生可能会错过。
“我们心脏病专家在查看心电图时，会根据我们的经验和标准指南将其分类为正常或异常模式，以帮助我们诊断疾病。”伦敦帝国理工学院的学术临床医生Arunashis Sau博士说，他领导了这项新研究。“然而，AI模型能够检测到更细微的细节，因此它可以在我们认为正常的心电图中发现潜在的问题，并且可能在疾病完全发展之前很久就能发现。”
Sau表示，需要更多的医院和其他医疗保健机构进行研究，以确定该模型在诊断和治疗中的未来角色，但他认为患有其他健康问题的患者也可能受益，因为其他疾病（如糖尿病）也往往会影响心脏。
Ng表示同意：“这可能会对患者的治疗方式产生积极影响，最终提高患者的寿命和生活质量。”
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