人工智能可以通过查看心脏测试结果来预测一个人一年之内的死亡机会,即使他们看起来对医生而言是正常的。如何做到这一点是一个谜。
美国宾夕法尼亚州医疗保健提供者Geisinger的Brandon Fornwalt及其同事委托AI对近40万人的177万例心电图(ECG)结果进行了检查,以预测谁在明年内有较高的死亡风险。
心电图记录心脏的电活动。它在包括心脏病发作和心房颤动在内的心脏病中的模式变化。
该团队训练了两种版本的AI:在一种版本中,仅为算法提供了原始ECG数据,该数据可随时间测量电压。另一方面,根据患者的年龄和性别来获取ECG数据。
他们使用一种称为AUC的指标来衡量AI的性能,该指标衡量模型区分两组人群的能力-在这种情况下,是一年之内死亡的患者和幸存的患者。AI始终得分高于0.85,其中满分为1,得分为0.5表示两组之间没有区别。
Fornwalt说,医生目前使用的风险评分模型的AUC在0.65至0.8之间。
为了进行比较,研究人员还创建了一种基于医生当前测量的ECG功能的算法,例如记录中的某些模式。
Fornwalt说:“无论如何,基于电压的模型总是比您可以根据我们已经从心电图测量得到的模型建立的任何模型都要好。”
即使在心脏病专家认为心电图正常的人中,人工智能也能准确预测死亡风险。分别检查外观正常的心电图的三位心脏病专家无法掌握AI检测到的风险模式。
“该发现表明该模型正在看到人类可能看不到的东西,或者至少我们只是忽略并认为这是正常的,” Fornwalt说。
他说:“人工智能有可能教会我们几十年来可能一直曲解的东西。”
尚不清楚AI将采用哪种模式,这使一些医生不愿使用此类算法。
合作者克里斯托弗·哈格蒂(Christopher Haggerty)说,这项研究是基于历史数据的,在临床研究中证明这种算法可以改善患者的预后将非常重要。
这项研究将在11月16日于达拉斯举行的美国心脏协会科学会议上发表。
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