韩国仁荷大学医院的一组研究人员开发了一种基于人工智能（AI）的新算法，该算法使用心电图（ECG）数据来预测心血管事件和心脏相关死亡的风险。
为了创建该算法，来自仁荷大学医院的研究团队分析了近五十万份标准12导联心电图数据。这种新算法可以通过预测心脏的生物年龄来识别最有可能发生心血管事件和死亡风险的人群。心脏的生物年龄是基于心脏功能的评估。
例如，一个50岁但心脏健康状况较差的人可能具有60岁的生物心脏年龄，而一个50岁且心脏健康状况最佳的人可能具有40岁的生物心脏年龄。
“我们的研究表明，当心脏的生物年龄超过其实际年龄七年时，全因死亡率和主要不良心血管事件的风险显著增加，”仁荷大学医院副教授白永洙说。
“相反，如果算法估计的生物心脏年龄比实际年龄年轻七年，那么这将降低死亡和主要不良心血管事件的风险，”白永洙补充道。
该研究表明，将人工智能整合到临床诊断中为提高心脏病学中的预测准确性提供了新的机会。
“以这种方式使用AI开发算法引入了心血管风险评估的潜在范式转变，”白永洙说。
在研究中，该团队开发了一个深度神经网络，并在十五年内收集的425,051份12导联心电图数据上进行了训练。随后在一个独立的97,058份心电图队列中进行了验证和测试。
统计模型显示，当AI ECG心脏生物年龄超过实际年龄七年时，全因死亡率增加了62%，主要不良心血管事件（MACE）的风险增加了92%。
相比之下，当AI ECG心脏生物年龄比实际年龄年轻七年时，全因死亡率降低了14%，MACE的风险降低了27%。
MACE是指主要不良心血管事件，包括心脏病发作、中风、心血管死亡和血运重建手术（如血管成形术和搭桥手术）。
“这项研究证实了AI在改进临床评估和改善患者结果方面的变革潜力，”白永洙说。
该研究在奥地利维也纳举行的欧洲心脏病学会（ESC）科学大会EHRA 2025上进行了展示。
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