科技改變生活 · 科技引領未來
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根據《自然》雜志發表的一項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。”醫學博士，醫學研究高級作者兼梅奧診所中西部心血管醫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，研究人員創建了自己的卷積神經網絡，并使用了來自近45,000名Mayo診所患者的12導聯心電圖和超聲心動圖數據來訓練該網絡，以識別心室功能不全的患者。然后在超過52,000名患者的獨立數據集上對該網絡進行了測試，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700萬美國人受到這種疾病的影響，盡管可以將其治愈，但沒有廉價，無創的疾病篩查工具。
該網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，該網絡預測，AI篩查陽性的患者未來發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生的非常細微的早期心電圖改變。”
何原