新型AI心力衰竭筛查工具有望拯救生命 缩短医院候诊名单并大幅降低NHS成本- Queen Mary University of London

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.qmul.ac.uk英国 - 英语2026-08-02 12:31:03 - 阅读时长3分钟 - 1374字
伦敦玛丽女王大学与巴茨健康NHS信托机构科学家开发出名为"智能心脏评估框架(iHeF)"的人工智能算法,该技术可通过常规心电图筛查心力衰竭,预计将减少70%不必要的超声心动图检查,每年为英国国家医疗服务体系节约数亿英镑成本;项目获130万英镑资助进行三年期临床验证,若成功实施可将候诊时间缩短60%以上,使数万疑似患者提前获得精准诊断,同时优先救治高危患者,该项目将于2028年底前投入临床应用,有望解决英国东部地区这一全英最高心脑血管疾病发病率区域的诊疗瓶颈问题。
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新型AI心力衰竭筛查工具有望拯救生命 缩短医院候诊名单并大幅降低NHS成本

新型AI心力衰竭筛查工具有望拯救生命 缩短医院候诊名单并大幅降低NHS成本

伦敦玛丽女王大学与巴茨健康NHS信托机构科学家获得130万英镑资助,将开发此项发明用于英国国家医疗服务体系。

伦敦玛丽女王大学与巴茨健康NHS信托机构的科学家发明了一种人工智能算法,有望彻底改变心力衰竭的筛查与诊断方式。伦敦东部地区(两机构所在地)拥有全英最高的心血管疾病发病率。

该技术名为"智能心脏评估框架(iHeF)",通过筛查无需扫描的患者,每年可为英国国家医疗服务体系节约巨额资金。这项技术能够释放医院诊断资源、缩短候诊时间,并通过优先处理急需治疗的患者来挽救生命。

伦敦玛丽女王大学与巴茨健康团队已获得英国国家卫生与护理研究院(NIHR)发明创新计划(i4i)提供的130万英镑资助,用于开发适用于英国国家医疗服务体系的技术以缩短候诊时间。

该资金将用于获取监管批准所需的测试。研究团队将把iHeF与当前金标准方法进行对比测试;与患者、临床医生和技术人员合作优化设计;并模拟评估其整体健康效益与经济影响。

伦敦玛丽女王大学与巴茨健康生命科学团队将在真实世界环境中评估iHeF如何融入英国国家医疗服务体系诊疗流程,通过与临床医生和患者合作,考察医生如何运用AI生成的诊断依据、患者对AI辅助诊断的反应,以及该工具与现有诊疗流程的契合度。

该项目预计持续三年,iHeF有望在2028年底前投入临床应用。

伦敦玛丽女王大学临床高级讲师、巴茨心脏中心顾问心脏病专家、iHeF首席发明人奈·昂博士表示:

"英国有超过百万人患有心力衰竭,另有约40万人尚未确诊。早期诊断能够挽救生命并改善预后。我们的发明旨在缩短候诊时间,使患者能更早接受筛查和诊断,同时为医疗提供方创造显著的效率提升和成本节约。"

诊断心力衰竭既昂贵又缓慢

英国有超过百万人遭受心力衰竭困扰,但诊断过程既昂贵又缓慢。医生通常采用超声心动图检查,这是一种复杂流程,需要专业医护人员操作,且只能在医院或专业诊断中心进行。

2024/25年度,英国国家医疗服务体系完成了逾180万例超声心动图检查,但候诊名单仍居高不下,维持在约15万人。其中四分之一患者等待超过六周,十分之一患者等待超过三个月。

与此同时,仅25-30%的超声心动图检查能产生具有临床指导意义的结果。许多受检者要么未患心力衰竭,要么仅有轻微心脏异常,无需医疗干预。据分析,这些阴性结果每年耗费数亿英镑,整个诊疗路径总成本约6亿英镑,并延误真正需要治疗的心力衰竭患者获得及时救治。

随着人口老龄化加剧,诊断需求将持续增长,问题可能进一步恶化。

iHeF将使筛查更廉价、快速、早期且精准

iHeF可通过常规心电图记录筛查心力衰竭,其原理是检测心脏结构与泵血功能的变化。心电图检查成本远低于超声心动图,且已在诊疗早期由经基础培训的医护人员完成,因此该发明不会增加现有诊疗流程的步骤。设备操作简便,无需依赖高度专业化的医护人员。关键突破在于,该检查可在医院外进行,例如全科诊所、社区诊断中心甚至患者家中。

巴茨健康患者科林·希思表示:

"我认为利用人工智能辅助心脏检查能显著缩短候诊时间,让像我这样的患者获得更快速、压力更小的诊疗体验。我相信这类基于精准数据的研究能产生实质性改变,甚至在未来挽救更多生命。"

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