增強的心電圖可能很快就可以評估身體健康狀況

科學家們已經訓練了一種人工智慧工具來預測性別和從心電圖讀數中估計年齡。他們建議，隨著進一步的發展，該工具可能很快就能幫助醫生評估病人的整體健康狀況。

心電圖也稱為心電圖(ECG)或心電圖(EKG)，它是一種無痛、簡單的測試，記錄一個人心臟的電活動。

最近在雜誌上發表的一篇論文循環：心律失常與電生理描述了研究小組如何開發人工智慧(AI)工具來預測性別和根據心電圖數據估計年齡。

來自明尼蘇達州羅切斯特的梅奧診所醫學院的研究人員使用近50萬人的心電圖讀數訓練了人工智慧工具，這種工具被稱為「卷積神經網路」(CNN)。

當他們在275，000人身上測試CNN的準確性時，他們發現它在預測性方面非常好，但在預測年齡方面卻不太好。人工智慧工具得到了90%的性別權利，但只有72%的時間得到了正確的年齡。

然後，研究小組將重點放在了100名測試對象上，他們至少對他們進行了20年的心電圖測試。

這一更密切的調查顯示，人工智慧工具的年齡估計的準確性取決於這些人是否經歷過心臟狀況。

人工智慧有潛力收集「生理年齡」

對於那些經歷過心臟病的人，人工智慧工具的年齡估計往往大於他們的年齡。

對於那些很少或根本沒有心臟狀況的人來說，人工智慧工具的年齡估計更接近參與者的年齡。

結果表明，對於經歷過低射血分數的人來說，高血壓，和心臟病，人工智慧工具估計他們的年齡至少比他們的年齡大7歲。

射血分數是衡量心臟跳動情況的指標。

研究人員說，這些結果表明，這個工具似乎是在估計生物或生理上的年齡，這與時間上的年齡相比，反映了一個人的總體健康狀況和身體功能。

「這一證據，」梅奧診所的醫學助理教授Suraj Kapa博士說，「對於人工智慧在未來結果研究中的潛在作用來說，我們可能正在收集某種『生理年齡』，這無疑是令人驚訝和興奮的，並且可能會促進一個新的科學領域，我們尋求更好地理解這一發現的生物學基礎。」

生理年齡指標輔助全面健康評估

即使沒有受過醫學訓練的人也能看到，不同的人看起來年齡不同。

研究老齡化研究的科學家們日益轉向將生理年齡作為衡量生物老化進程的一種方法，而不是簡單的時間推移。

為此，他們提出了一些生物標誌物，包括那些測量血液中物質、DNA表觀基因改變和脆弱程度的生物標誌物。

卡帕博士和他的同事們認為，能夠發現心臟電信號所暗示的年齡和年齡之間的差異，可以作為隱匿心臟病和其他疾病的一個有用的生物標誌物。

卡帕博士解釋說：「能夠更準確地評估整體健康狀況，可能有助於醫生確定哪些病人應該進一步檢查，以確定是否有無癥狀或目前靜止的疾病，可以從早期診斷和干預中獲益。」

研究人員呼籲進行更多的研究，以驗證AI增強心電圖作為估計健康人生理年齡的一種方法的有效性。

他們使用的數據來自因臨床原因接受心電圖檢查的人。

"雖然醫生已經考慮到患者是否在基線體檢中出現了「他們的年齡」，但更客觀和一致地評估這一點的能力可能會影響多層面的醫療保健。「

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