研究显示，在常规临床检查中使用AI辅助数字听诊器识别中重度心脏瓣膜病的效率较传统听诊器提升一倍以上。这项发表于《欧洲心脏杂志-数字健康》的研究表明，该AI辅助工具可帮助医生发现原本可能被漏诊的患者。
这项名为"人工智能辅助数字听诊器提升中重度心脏瓣膜病床旁筛查效能"的美国研究采用单臂单盲前瞻性设计，对357名具有心脏病风险因素且年龄≥50岁的患者同时使用传统听诊器和AI数字听诊器进行评估。受试者来自同一地理区域的三家基层医疗机构，中位年龄70岁，女性占比61.9%。
AI听诊器在检测提示心脏瓣膜病的心音模式方面展现出显著更高的敏感性：其敏感性达92.3%，而传统听诊器仅为46.2%。心脏瓣膜病影响超过半数65岁以上成年人，但基层医疗机构中常因传统听诊器局限而漏诊。该疾病会损害心脏功能、降低身体活动能力，并与心律失常、心力衰竭、住院风险增加及死亡率相关。然而症状常隐匿或非特异，导致患者在病情进展前难以察觉。
资深作者罗莎莉·麦克唐纳博士强调："心脏瓣膜病在老年人群中极为普遍，却常在症状明显时才被发现。这意味着患者可能经历本可通过早期诊断预防的并发症和健康恶化。我们证实AI辅助听诊器在真实临床环境中识别中重度瓣膜病患者的能力远超传统设备。我们期望该技术能让患者更快获得超声心动图确诊，从而加速治疗进程。从人群层面看，这将降低住院率和整体医疗成本。"
AI数字听诊器通过录制高保真心音并应用机器学习算法识别瓣膜病相关声学特征实现功能。传统方法依赖医务人员的经验和听力，易受背景噪音或时间压力影响。基层医疗机构中被AI标记为高风险的患者将转诊进行超声心动图确诊。
麦克唐纳博士补充道："人工智能提供了额外的分析维度，突显出仅凭听觉难以稳定识别的异常。但技术并非取代医生——该设备的使用仍需医生结合临床判断。研究中观察到的附加益处是：使用AI听诊器的患者在问诊中表现出更高参与度，我们认为这是因为患者能同步看到并听到医生关注的声学信号，这可能增强对后续治疗的信任与配合。"
研究团队指出，AI听诊器虽导致特异性轻微降低（可能增加假阳性风险），但早期检测的价值远超此风险。他们同时强调，需在更广泛临床环境和多元化人群中进一步验证技术效能。
"本研究为日益增多的证据增添了重要支持：人工智能能以实用且负责任的方式增强传统临床工具，既不取代医务人员，又赋予他们更自信的患者评估能力。"麦克唐纳博士总结道。
参考文献：
Moshe Rancier, Igor Israel, Vimalson Monickam, Caroline Currie, Ben Verschoore, Emileigh Lastowski, Douglas W Van Pelt, John Prince, Rosalie V McDonough. 人工智能辅助数字听诊器提升中重度心脏瓣膜病床旁筛查效能. 欧洲心脏杂志-数字健康, 2026年3月, 第7卷第2期, ztag003.
来源：欧洲心脏杂志-数字健康
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