在《JACC: Advances》上发表的一项新研究中，贝斯以色列女执事医疗中心（BIDMC）的研究人员成功验证了一种人工智能工具，该工具能以超过98%的准确性检测严重主动脉瓣狭窄（AS）。这是一种常见的严重瓣膜疾病，影响着约5%的65岁以上的美国成年人。
BIDMC理查德·A·和苏珊·F·史密斯成果研究中心的心血管影像研究负责人乔丹·B·斯特罗姆博士（Jordan B·Strom, MD, MSc）及其同事使用来自超过31,000名BIDMC的美国医疗保险受益人的常规超声心动图报告测试了这一人工智能决策支持算法（AI-DSA）。该算法识别出了98%符合临床指南的严重AS患者，并识别出超过一千名可能患有严重AS但未达到临床指南标准的患者。这些患者的死亡风险与严重AS患者相同，但只有6.6%接受了延长生命的主动脉瓣置换术（AVR），而被诊断为严重AS的患者中有20.2%接受了AVR。
这项研究的结果表明，该算法可以与标准的超声心动图报告一起使用，以提高识别有严重AS症状的个体并随后转诊进行挽救生命的AVR的能力。未来，AI-DSA工具应进行临床测试，以确保其使用能改善现有的临床实践和整体识别严重AS个体的能力。
主动脉瓣狭窄（AS）是一种严重的心脏瓣膜疾病，会缩小主动脉瓣，减少从心脏到主动脉的血流量。这是临床上最常见的瓣膜心脏病。如果不进行主动脉瓣置换术（AVR），严重AS几乎是致命的。尽管有基于指南的指征建议将有症状的严重AS个体转诊至AVR，并且每延迟一周转诊，死亡风险增加2%，但仍有近三分之一的这些个体未被转诊。
该AI-DSA最初使用澳大利亚国家超声心动图数据库的超过一百万份超声心动图进行训练和测试，通过超声心动图报告预测个体患严重AS的概率，而不依赖于常用的、易出错的测量方法，这些方法可能会低估严重AS。
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