梅奧診所的研究人員使用AI和EKG測試來檢測心臟狀況

根據(jù)《自然》雜志發(fā)表的一項Mayo診所研究，將AI應用于心電圖(EKG)測試能夠可靠地檢測出無癥狀的左心功能不全(ALVD)(心力衰竭的先兆)，并預測未來哪些患者最有可能患上這種疾病藥物。

該測試的準確性可與其他常見的篩查測試(例如，乳腺鉬靶檢查)相媲美，并且提供了比當前方法更便宜，更容易的解決方案。

保羅說：“能夠在10秒之內(nèi)獲取無處不在的，易于訪問的，廉價的記錄-心電圖-并通過AI對其進行數(shù)字處理以提取有關先前隱藏的心臟病的新信息，這為挽救生命和改善健康提供了廣闊的前景。”醫(yī)學博士，醫(yī)學研究高級作者兼梅奧診所中西部心血管醫(yī)學系主任弗里德曼在一份準備好的聲明中說。

在這項研究中，研究人員創(chuàng)建了自己的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，并使用了來自近45,000名Mayo診所患者的12導聯(lián)心電圖和超聲心動圖數(shù)據(jù)來訓練該網(wǎng)絡，以識別心室功能不全的患者。然后在超過52,000名患者的獨立數(shù)據(jù)集上對該網(wǎng)絡進行了測試，結果表明，將AI應用于標準EKG可以可靠地檢測ALVD。

根據(jù)研究人員的說法，ALVD的存在是由于心臟泵功能弱，存在明顯的心力衰竭風險。目前，約有700萬人受到這種疾病的影響，盡管可以將其治愈，但沒有廉價，無創(chuàng)的疾病篩查工具。

該網(wǎng)絡模型的曲線下面積(AUC)為0.93，靈敏度為86.3%，特異性為65.7%，準確度為85.7%。此外，對于沒有這種疾病的患者，該網(wǎng)絡預測，AI篩查陽性的患者未來發(fā)生心室功能障礙的可能性是陰性篩查患者的四倍。

弗里德曼說：“換句話說，該測試不僅可以識別無癥狀疾病，還可以預測未來疾病的風險，大概是通過識別出在心肌無力之前發(fā)生的非常細微的早期心電圖改變。”