西奈山的研究人员正在研究一种称为肥厚型心肌病（HCM）的心脏病。他们已经校准了一种人工智能（AI）算法，可以快速且更具体地识别患有这种疾病的患者，并在医生的预约中将他们标记为高风险。
该算法被称为Viz HCM，此前已获得美国食品药品监督管理局（FDA）的批准，用于在心电图（ECG）上检测HCM。西奈山的研究结果发表在《NEJM AI》期刊上，为算法的结果赋予了数值概率。
例如，虽然算法以前可能会说“标记为疑似HCM”或“HCM高风险”，但西奈山的研究允许进行诸如“您有大约60%的概率患有HCM”的解释。通讯作者、西奈山弗斯特心脏医院机器学习主任Joshua Lampert博士表示。
因此，那些尚未被诊断为HCM的患者可能能够更好地了解他们的个体疾病风险，从而更快、更个性化地进行评估，并接受治疗以预防并发症，如猝死，尤其是在年轻患者中。
Lampert博士说：“这是将新型深度学习算法转化为临床实践的重要一步，它为临床医生和患者提供了更有意义的信息。临床医生可以通过确保最高风险的患者在其临床工作列表中排在最前面来改进其临床工作流程。患者可以通过模型校准获得更个性化的信息，从而提高模型分类分数的可解释性。”
“这种本地模型校准策略是否普遍适用于其他环境仍有待证明。这种方法可以改变临床实践，因为它以临床实用的方式提供了有意义的信息，以促进患者护理。”
HCM影响全球每200人中的1人，并且是心脏移植的主要原因之一。然而，许多患者直到出现症状并且疾病已经进展时才意识到自己患病。
西奈山的研究人员在2023年3月7日至2024年1月18日期间对近71,000名进行过心电图检查的患者运行了Viz HCM算法。算法标记了1,522名患者为HCM阳性警报。研究人员审查了记录和影像数据，以确认哪些患者确诊为HCM。
在审查了确诊情况后，研究人员对AI工具进行了模型校准，以评估校准后的HCM概率是否与患者实际患病的可能性相关。他们发现，校准后的模型确实给出了患者患HCM可能性的准确估计。
使用该模型分析患者的ECG结果可以使心脏病专家优先处理最高风险的患者，以便在症状开始或恶化之前尽快安排他们的就诊和治疗。医生将能够向每位患者解释其个体化风险，而不是模糊地说AI模型标记了他们。这可能有助于新患者参与并进入护理，以防止与HCM相关的不良后果，如猝死或因增厚的心肌阻碍血液流动而引起的症状。
共同资深作者、西奈山卫生系统心脏心律失常服务主任Vivek Reddy博士说：“这项研究提供了所需的粒度，以帮助重新思考我们如何分诊、风险分层和咨询患者。在增强智能的时代，我们必须在患者护理方法中融入新的复杂性。”
“以肥厚型心肌病为例，我们展示了如何即使在不太常见的疾病情况下，通过排序AI分类来分诊患者，也能实际操作这些新工具。”
共同资深作者、温德里希人工智能与人类健康系主席、哈索·普拉特纳数字健康研究所所长Girish N. Nadkarni博士说：“这项研究反映了实施科学的最佳实践，展示了我们如何负责任和深思熟虑地将先进的AI工具整合到现实世界的临床工作流程中。”
“不仅仅是构建一个高性能的算法——而是要确保它支持临床决策，以改善患者结果并符合实际提供的护理方式。这项工作展示了校准模型如何帮助临床医生在正确的时间优先处理正确的患者，从而实现AI在医学中的全部潜力。”
下一步是将这项研究和HCM的AI校准扩展到全国其他医疗系统。
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