人工智能可筛查早期无症状心脏病

美国梅奥诊所的一项研究表明，将人工智能技术应用于心电图分析，可以在早期准确筛查无症状左心室功能障碍的指标，其准确性优于其他常见筛查方法。

无症状的左心室功能障碍是心力衰竭的先兆，影响着700万美国人的生活。尽管这种心脏病可以在诊断后进行治疗，但仍然缺乏廉价、无创和无痛的筛查工具供医生诊断。常见的诊断方法，如超声心动图、计算机断层扫描或磁共振成像，既昂贵又难以获得。如果我们能开发出一种廉价、快速的诊断方法，对这种疾病的治疗将具有重要意义。

在新的研究中，梅奥诊所的研究人员瞄准了当前医学研究的热点——人工智能技术的应用。他们认为，通过适当训练的神经网络，可以在心电图中可靠地检测到无症状的左心室功能障碍。为了验证，研究人员创建了一个神经网络，并从临床数据中筛选出60多万对匹配的心电图和经胸超声心动图，并使用它来训练、验证和测试神经网络。结果表明，人工智能在标准心电图分析中的应用能够可靠地检测出无症状的左心室功能障碍，其准确性优于其他常见的筛查试验。此外，这种筛查方法不仅可以识别无症状疾病，还可以预测未来疾病的风险。在无心室功能障碍的患者中，人工智能筛查阳性的患者比人工智能筛查阴性的患者将来发生心室功能障碍的可能性高4倍。研究人员认为，这可能是因为人工智能可以识别出在心肌衰弱之前发生的非常早期和微妙的心电图变化，并据此做出判断。

研究人员指出，心电图是一种非常容易获得和低成本的检测方法。通过人工智能对心电进行数字化处理，可以提取新的隐藏心脏病信息，简单易行，价格低廉，对心脏病的诊断和治疗具有重要意义。

相关的研究结果发表在《自然医学》杂志上。(刘海英)