一种新的人工智能工具正在被用来在人们出现症状之前识别出患有心脏疾病的人。该工具会筛查全科医生（GP）记录，寻找可能导致患者有心房颤动（AF）风险的“红旗”。AF是一种导致心率不规则且通常过快的心脏疾病，患有这种疾病的患者发生中风的风险显著增加。
来自布拉德福德阿珀利桥的约翰·彭格利（John Pengelly）表示，他的AF在试验中被检测出来，对此他感到“非常感激”。这位74岁的前陆军上尉现在每天服用药物以降低发生致命中风的风险。
大约160万人在英国被诊断出患有AF，但心脏慈善机构——英国心脏基金会（British Heart Foundation, BHF）表示，可能还有数千人未被诊断，他们并不知道自己患有这种疾病。当AF被早期发现并得到治疗时，它可以被管理，同时中风的风险也会降低。
这项由利兹大学和利兹教学医院NHS信托的科学家和临床医生开发的工具正在一个名为Find-AF的试验中进行评估，该试验由BHF和利兹医院慈善基金资助。该算法经过训练，可以找到可能表明某人有发展为AF风险的预警信号，目前正在西约克郡的几家诊所用于检查全科医生记录。
彭格利先生曾在陆军餐饮部队服役29年，退休后参加了这项试验，因此被诊断出患有AF。“你永远想不到这种事情会发生到自己身上。”他说。他从未有任何症状，但现在每天服用一些药片，“希望这些药片能让我再活很多年”。
该技术由利兹大学和利兹教学医院NHS信托开发。该算法根据年龄、性别、种族以及是否患有其他医疗条件（包括心力衰竭、高血压、糖尿病、缺血性心脏病和慢性阻塞性肺病）等因素计算某人的风险。
据估计，AF每年在英国约引发20,000次中风。利兹大学心血管医学教授兼利兹教学医院NHS信托荣誉顾问心脏病学家克里斯·盖尔（Chris Gale）表示：“很多时候，未确诊AF的第一个迹象就是中风。”这可能会对患者及其家人造成毁灭性的影响，瞬间改变他们的生活。
利兹教学医院NHS信托的拉梅什·纳达拉贾博士（Dr Ramesh Nadarajah）表示，希望西约克郡的研究将为全国范围内的试验铺平道路，从而防止许多可避免的中风。“最终，我们希望这种方法能增加早期诊断AF的人数，使他们获得所需的治疗以降低中风风险。”
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