严重的心律失常可能引发心脏骤停,进而导致猝死。发表在新一期《欧洲心脏病学杂志》上的一项国际研究发现,利用人工智能算法分析动态心电图数据,能够提前两周预测严重心律失常风险,预测准确率在70%以上。
据介绍,每年全球有超过500万人死于心脏骤停,其中许多病例在发作前并无明显征兆。此前,医疗界一直在试图识别在中长期存在心脏骤停风险的患者,但难以及时预测几小时或几天内即将发生的心脏骤停。
在此背景下,法国国家健康与医学研究院、巴黎公立医院集团等机构的研究人员与美国同行展开合作,利用一套模仿人脑功能的人工神经网络,分析来自美国、法国、英国等6个国家的超过24万例动态心电图数据。
研究人员指出,借助人工智能工具分析动态心电图数据,他们成功发现预示心律失常风险的新的微弱信号,进而识别出在接下来两周内易患严重心律失常的受试者。如果不及时治疗,这类心律失常会发展成致命的心脏骤停。虽然这套人工神经网络仍处于评估阶段,但研究显示它能预测严重心律失常风险,预测准确率在70%以上。
据介绍,研究团队准备开展前瞻性临床研究,评估该模型在真实世界的有效性。随着技术不断成熟,这一模型未来有望用于医院方面对高危患者的持续监测,此外还可应用于动态血压计甚至智能手表等可穿戴设备上。
原标题:《新研究:人工智能可提前两周预测严重心律失常风险,准确率70%以上》
栏目主编:顾万全 文字编辑:夏徐寅 题图来源:上观题图
来源:作者:新华社
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