一种新的AI模型可以根据心电图（ECG）识别出患心脏病风险较高的女性患者。
研究人员使用人工智能分析了超过一百万份来自180,000名患者的ECG数据，其中98,000名为女性。这项研究由伦敦帝国理工学院领导，并详细记录在《柳叶刀数字健康》杂志上。
该模型专门为女性患者设计，可以帮助医生更早地识别高风险女性，从而提供更好的治疗和护理。在英国心脏基金会资助的研究中，研究人员使用人工智能分析了超过一百万份ECG数据，这些数据来自180,000名患者，其中98,000名为女性。
研究人员开发了一个评分系统，用于衡量个体的ECG与男性和女性“典型”模式的匹配程度，并展示了每个性别的风险范围。那些ECG更接近“典型男性”模式的女性——例如，具有增大的电信号——往往有更大的心室腔和更多的肌肉质量。
这些女性还被发现比ECG更接近“典型女性”模式的女性有显著更高的心血管疾病、未来心力衰竭和心脏病发作的风险。
此前的证据表明，男性患心血管疾病的风险较高。因此，医疗专业人员和公众普遍认为女性患心血管疾病的风险较低，尽管实际上女性患冠心病的风险很高，在英国，女性死于冠心病的可能性是乳腺癌的两倍。
伦敦帝国理工学院国家心肺研究所的学术临床讲师、同时也是帝国理工学院医疗NHS信托基金的心脏病学注册医生阿伦纳西斯·索博士表示：“我们的研究表明，女性心血管疾病远比之前认为的复杂。在诊所中，我们使用如ECG等测试来提供当前状况的快照，但这种方法可能会按照性别对患者进行分组，而未考虑其个体生理特征。AI增强的ECG使我们对女性心脏健康的理解更加细致入微，我们认为这可以改善患心脏病风险较高的女性的预后。”
研究小组最近发表了另一篇关于相关AI-ECG风险评估（AIRE）模型的论文，该模型可以从ECG预测患者患病风险和发展情况。AIRE模型的NHS试验计划于2025年底进行，这些试验将评估在Imperial College Healthcare NHS Trust和Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust的医院中实施该模型的好处。最新模型将与AIRE一起进行试验。
(全文结束)
