明尼苏达州罗切斯特市——妙佑医疗国际的一项新研究显示，人工智能（AI）能够通过心电图（EKG）检测出心律不齐——心房颤动（AF）的迹象，即使测试时心脏处于正常节律。换句话说，AI增强的心电图可以检测出无症状发生或即将发生的心房颤动，从而可能改善治疗方案。这项研究可能提高心电图的效率，心电图是一种非侵入性且广泛可用的心脏病筛查方法。研究结果及相关评论发表在《柳叶刀》期刊上。
尽管常见，心房颤动往往转瞬即逝，因此难以诊断。心房颤动可能在标准的10秒12导联心电图期间不发生，人们通常对其存在毫无察觉。延长监测方法，如循环记录仪，需要手术且费用昂贵。
准确性和及时性在心房颤动诊断中至关重要。如果未被发现，心房颤动可能导致中风、心力衰竭和其他心血管疾病。妙佑医疗国际心血管医学科主任保罗·弗里德曼医学博士指出，了解患者是否有心房颤动有助于指导抗凝血剂治疗。弗里德曼博士是一名心脏电生理学家，也是该研究的高级作者。
弗里德曼博士说："当人们因中风就诊时，我们非常想知道他们在中风前几天是否有房颤，因为这将指导治疗。抗凝血剂对预防房颤患者的再次中风非常有效。但对于没有房颤的患者，使用抗凝血剂会增加出血风险而没有实质性益处。这是重要的知识。我们想知道患者是否有房颤。"
研究人员利用妙佑医疗国际数字数据仓库中700多万份心电图中的约45万份，训练AI识别正常心电图中细微差异，这些差异表明心房颤动引起的心脏结构变化。这些变化在没有AI的情况下无法检测到。
随后，研究人员在36,280名患者的正常节律心电图上测试了AI，其中3,051名已知患有心房颤动。AI增强的心电图以90%的准确率正确识别了心房颤动的细微模式。
弗里德曼博士表示，他对这项研究结果感到惊讶。他表示，如果得到验证，AI引导的心电图可以为无症状的心房颤动相关疾病提供正确的治疗。此外，该技术可以使用智能手机或手表处理，使其能够大规模普及。
弗里德曼博士说："心电图总是显示测试时的心脏电活动，但这就像现在看海洋，却能知道昨天有大浪。AI可以提供关于我们身体每次心跳发出的隐形电信号的有力信息——这些信号一直隐藏在眼前。"
阿德莱德大学的杰伦·亨德里克斯博士在与伯明翰大学的拉丽莎·法布里茨医学博士合写的评论中指出："作者基本上建议，与其通过延长监测来在 haystack 中找针，AI将能够通过观察 haystack 来判断其中是否隐藏着针。"
扎奇·I·阿蒂亚和彼得·诺斯沃西医学博士是该研究的共同第一作者。其他作者包括弗朗西斯科·洛佩兹-希门尼斯医学博士；塞缪尔·阿西拉瓦坦医学博士；阿比谢克·德什穆克医学学士及外科学士；伯纳德·格什内外全科医学士、哲学博士；里基·卡特哲学博士；姚晓曦哲学博士；亚历杭德罗·拉宾斯坦医学博士；布拉德利·埃里克森医学博士、哲学博士；以及苏拉吉·卡帕医学博士——均来自妙佑医疗国际。
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