新研究表明，ECG-AI可以更快地檢測心血管疾病的風險

來自患者心電圖(ECGs)的人工智能(AI)可能是一種提高心臟病風險評估的創(chuàng)新解決方案。動脈粥樣硬化性心血管疾病——動脈因脂肪斑塊積聚而變窄或阻塞——是全球主要的死亡原因，通常由冠狀動脈疾病引起。發(fā)表在ecclinicalmedicine上的新研究數(shù)據(jù)表明，通過識別冠狀動脈疾病的跡象，如鈣化和堵塞，以及先前心臟病發(fā)作的證據(jù)，ECG-AI可以比目前的風險計算器方程式早幾年標記出一些風險。

許多人可能患有冠狀動脈疾病，卻沒有意識到這一點。不幸的是，這種疾病的**個征兆可能是突然死亡或嚴重的心臟病發(fā)作。臨床醫(yī)生的工具，如匯總隊列方程，可以幫助確定患者10年內(nèi)心臟病發(fā)作和中風的風險。這些工具指導關于治療時機的共同決策，但這些工具有局限性。

心電圖是一種廣泛使用的測量心臟電活動的測試，人工智能可以經(jīng)過訓練，從這些電信號中識別和檢測隱藏的疾病模式。

預測冠狀動脈疾病的ECG-AI由梅奧診所和Anumana開發(fā)，利用對全美700多萬患者的電子健康數(shù)據(jù)的回顧性分析，訓練了三個獨立的ECG-AI模型，每個模型用于檢測冠狀動脈鈣化、冠狀動脈阻塞和心臟左心室部分不正常運動-這是先前心臟病發(fā)作的跡象。

這三個獨立的心電圖-人工智能模型一起使用，可以預測哪些患者有潛在冠狀動脈疾病的高風險，從而預測心臟病發(fā)作的高風險。這是指導我們在護理點與患者對話的重要信息，特別是因為人工智能在計算短至三年的這些風險方面很有用，”梅奧診所的心臟病專家、該論文的高級作者Francisco Lopez-Jimenez醫(yī)學博士說。單獨使用，匯總隊列方程估計10年患心血管疾病的風險。增加ECG-AI以更快地發(fā)現(xiàn)隱藏的風險有可能挽救更多生命。這個模型還可以幫助識別那些不知道自己患有冠狀動脈疾病的人，他們可能會從挽救生命的治療中受益。”

這項研究是由會議和梅奧診所的衍生公司Anumana資助的。梅奧診所已經(jīng)將這項技術授權給Anumana。如果這項技術商業(yè)化，梅奧診所和這項研究的作者將來可能會在經(jīng)濟上受益。

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