预测心力衰竭，人工智能大显神威！

将心电图与人工智能配对可提供广泛、廉价的检测无症状左心室功能障碍的方法。

2019年1月8日——梅奥诊所的一项研究发现，将人工智能（AI）应用于广泛使用的廉价心电图（EKG）可用于作为识别无症状左心室功能障碍的早期指标，即心力衰竭的前兆。研究小组发现，人工智能/心电图测试的准确性与其他常见的筛查测试相比（如乳腺癌的乳腺X光摄影）更有优势。这些发现发表在《Nature Medicine》上。[1]

无症状的左心室功能不全的特征是心脏泵功能减弱和存在明显增加的心力衰竭风险。它影响了700万美国人，并与生活质量和寿命下降有关。但无症状左心室功能不全在确诊后是可以治疗的。

然而，对于无症状的左心室功能障碍，目前还没有廉价、无创、无痛的筛查工具可供诊断使用。梅奥研究报告，目前对无症状左心室功能障碍的最佳筛选试验是测量钠尿肽水平（BNP）。然而，BNP测试需要抽血。左心室功能不全通常通过昂贵且不易获得的成像测试来诊断，如超声心动图、计算机断层扫描（CT）或磁共振成像（MRI）扫描。

“仅在美国，充血性心力衰竭就给500多万患者带来痛苦，消耗了300多亿美元的医疗保健开支，”Mayo Clinic中西部心血管医学部的资深医生兼主任Paul Friedman说。“在10秒内获得无处不在、易于获取、价格低廉的心电图记录，并用人工智能对其进行数字化处理，以提取不易发掘的心脏新信息，这一能力对于挽救生命和改善健康有着巨大帮助。”

在他们的研究中，梅奥诊所的研究人员假设，无症状的左心室功能障碍可以通过适当训练的人工智能方式在心电图中被可靠识别。利用梅奥诊所存储的数据，筛选出625326对心电图和经胸壁超声心动图，以待研究人群进行分析。为了验证他们的假设，研究人员创造、训练、验证并测试了一个神经网络。

研究得出结论，人工智能应用于标准心电图可以可靠地检测无症状的左心室功能障碍。AI/EKG测试的准确性与其他常见的筛查测试相比要高，如前列腺癌的前列腺特异性抗原、乳腺癌的乳腺X光摄影和宫颈癌的宫颈细胞学检查。

同时，在那些没有心功能不全的患者中AI给出阳性预测的患者较阴性预测患者就心衰的风险高出4倍。Friedman说：“换言之，这项测试不仅确定了无症状的疾病，而且预测了未来疾病的风险，大概是通过识别心力衰竭之前发生的早期、细微的心电图变化来确定的。”

参考文献