人工智能可篩查早期無癥狀心臟病
美國梅奧診所的一項研究顯示，將人工智能技術用于心電圖分析，能夠準確篩查出早期無癥狀左心室功能障礙指標，準確性要優(yōu)于其他常見的篩查手段。
無癥狀左心室功能障礙是心力衰竭的先兆，影響著700萬美國人的生活。雖然這種心臟疾病在確診后是可以治療的，但目前尚缺乏廉價、無創(chuàng)無痛的篩查工具供醫(yī)生診斷使用。通常的診斷方法，如超聲心動圖、計算機斷層掃描或磁共振成像掃描等，價格昂貴且不易獲得。如能開發(fā)出廉價快捷的診斷手段，將對該疾病治療具有重要意義。
在新研究中，梅奧診所研究人員將目標瞄向了時下醫(yī)學研究的熱點——人工智能技術應用。他們認為，無癥狀左心室功能障礙可以通過適當訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡在心電圖中可靠地檢測出來。為了驗證，研究人員創(chuàng)建了一個神經(jīng)網(wǎng)絡，并從診所數(shù)據(jù)中篩選出60多萬對匹配的心電圖和經(jīng)胸超聲心動圖，用其對該神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練、驗證和測試。結果表明，人工智能應用于標準心電圖分析，能夠可靠地檢測出無癥狀左心室功能障礙，準確性要優(yōu)于其他常見的篩查檢測。而且，這種篩查手段不僅能識別出無癥狀的疾病，還能預測出未來患病的風險。在沒有心室功能障礙的患者中，人工智能篩查陽性的患者未來發(fā)生心室功能障礙的風險是篩查陰性患者的4倍。研究人員認為，這很可能是人工智能可以識別出在心肌衰弱之前出現(xiàn)的非常早期的、細微的心電圖變化，并據(jù)此作出判斷。
研究人員指出，心電圖是一種十分容易獲取、價格低廉的檢測手段，通過人工智能對其進行數(shù)字化處理，能夠提取隱藏的心臟病新信息，簡單實惠，這對于心臟疾病的診斷及治療具有重要意義。
相關研究結果發(fā)表在《自然·醫(yī)學》雜志上。
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