美国心脏病学会
根据一项发表在《美国心脏病学会杂志：心血管介入》上并在2025年旧金山TCT会议上同步展示的研究，使用人工智能（AI）分析心电图（ECG）显著提高了严重心脏病发作的检测能力，包括识别具有非典型症状或非常规心电图模式的病例，同时大幅降低了假阳性结果。
ST段抬高型心肌梗死（STEMI）是一种严重的心脏病发作类型，其特征是主要冠状动脉被堵塞，导致心肌血液供应中断。通过经皮冠状动脉介入治疗（PCI）快速恢复血流（再灌注）是标准治疗方法；然而，在未专门从事PCI的医院、医疗中心以及农村地区，达到指南推荐的再灌注时间仍存在显著延迟。再灌注时间超过90分钟与死亡率增加三倍密切相关。
"由AI驱动的心电图解读能够兼顾双重优势——早期识别真正的心脏病发作同时减少不必要的医疗激活，"该研究主要作者、比利时阿尔斯特AZORG医院心血管研究员Robert Herman医学博士表示。"提高首次医疗接触时的分诊准确性可以优化急诊护理流程，减轻临床团队的疲劳和压力，并确保真正需要紧急干预的患者及时获得治疗。"
在急诊环境中对基于AI的STEMI分诊心电图模型进行的首批大规模真实世界评估中，研究人员回顾性分析了1,032名触发紧急再灌注协议的疑似STEMI患者。数据来源于2020年1月至2024年5月期间三个地理位置不同的初级PCI中心。每位患者的初始心电图均经过STEMI AI心电图模型（"红心女王"）分析，该模型经过专门训练，可检测急性冠状动脉闭塞（包括STEMI等效情况）并区分良性模仿症状。
血管造影和生物标志物证实，601例（58%）为STEMI，431例（42%）为假阳性。AI心电图模型的表现优于标准分诊方法：在初始心电图中检测到601例确诊STEMI中的553例，而标准分诊仅识别出427例。AI心电图的假阳性率为7.9%，标准分诊为41.8%，实现了五倍降幅。
"这些结果表明，在首次医疗接触时应用AI增强的STEMI诊断技术有望缩短治疗时间并减少假激活，"该研究高级作者、辛辛那提基督医院Carl and Edyth Lindner临床研究杰出讲席教授兼Carl and Edyth Lindner研究与教育中心医学总监Timothy D. Henry医学博士表示。"该技术在优化非PCI中心向专业机构转诊STEMI患者方面可能具有特殊价值，以确保及时获得适当治疗。"
在同期发表的社论评论中，梅奥诊所心脏病学家Mohamad Alkhouli医学博士表示，研究人员"应因其开发了针对介入心脏病学实践中最复杂且易出错环节——STEMI激活——的操作性AI模型而受到赞扬。"
然而，他强调研究中采用的AI模型应谨慎解读，因其最初设计目的是检测冠状动脉闭塞而非直接诊断STEMI，且需要在多样化患者群体中进行进一步的前瞻性验证。
"真正的挑战不仅是证明准确性，而是做好准备——将AI作为人类判断的补充进行整合、监管和解读，特别是在高风险、时间敏感的临床环境中，"Alkhouli指出。
美国心脏病学会（ACC）是致力于变革心血管护理并改善全球心脏健康的领导者。75多年来，ACC通过尖端教育与倡导、严格的专业资质认证以及可信的临床指导，赋能了遍布140多个国家的6万余名心血管专业人员。从其世界级的JACC期刊和NCDR注册系统到认证服务、全球分会网络以及CardioSmart患者倡议，该学会始终致力于创造一个科学、知识与创新共同优化患者护理和治疗效果的世界。
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