一項新的研究表明AI能準確篩查心房顫動

一項新的Mayo臨床研究表明，人工智慧(AI)可以在心電圖(EKG)中檢測出不規則的心律-心房顫動(AF)-的跡象，即使心臟在測試時處於正常心律。換句話說，具有人工智慧功能的心電圖可以檢測近期發生的無癥狀或迫在眉睫的心房顫動，有可能改善治療方案。這項研究可以提高EKG的效率，EKG是一種無創和廣泛可用的心臟病篩查方法。調查結果和相應的評論發表在柳葉刀.

心房顫動雖然常見，但往往是短暫的。因此，診斷具有挑戰性。心房顫動可能不會發生在標準的10秒，12導聯心電圖，人們往往不知道它的存在。長時間的監視方法，如循環記錄器，需要一個過程，而且成本很高。

準確性和及時性是作出心房顫動診斷的重要因素。如果不被發現，心房顫動會導致中風、心力衰竭和其他心血管疾病。知道患者有房顫有助於直接治療血液稀釋劑，保羅弗里德曼，醫學博士，在梅奧診所心血管醫學系主任。弗里德曼博士是心臟電生理學家，是這項研究的資深作者。

「當人們中風時，我們真的想知道他們在中風前是否有房顫，因為它指導治療，」弗里德曼博士說。「血液稀釋劑對於預防房顫患者再次中風是非常有效的。但是對於那些沒有房顫的人來說，使用血液稀釋劑會增加出血的風險，而不會帶來實質性的益處。這是很重要的知識。我們想知道患者是否有房顫。」

研究人員在梅奧診所數字資料庫中使用了700多萬心電圖中的約45萬個心電圖，研究人員對人工智慧進行了培訓，以識別正常心電圖中的細微差異，這些差異將表明心房顫動引起的心臟結構的變化。如果不使用人工智慧，這些變化是無法檢測到的。

研究人員隨後對36，280名患者的正常心律心電圖進行了人工智慧測試，其中3，051名已知患有心房顫動。AI激活的EKG以90%的準確率正確識別了心房顫動的微妙模式.

弗里德曼博士說，他對這項研究的結果感到驚訝。他說，如果得到證實，人工智慧引導下的心電圖可以指導心房顫動引起的疾病的正確治療，即使沒有癥狀。此外，這一技術可以使用智能手機或手錶進行處理，使其可以大規模使用。

弗里德曼博士說：「在測試的時候，心電圖總是會顯示心臟的電活動，但這就像現在看著海洋，能夠分辨出昨天有很大的海浪。」「人工智慧可以提供關於我們的身體在每一次心跳中發出的無形電信號的強大信息-這些信號隱藏在顯而易見的範圍內。」

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