研究人员开发了一种基于AI的心电图（ECG）模型，称为AIRE，用于检测长期心脏病风险。该模型有助于识别未来几年可能出现的心力衰竭和心律失常的风险，从而帮助医生在症状出现之前及早发现这些疾病。
根据发表在《柳叶刀数字健康》杂志上的研究，AIRE不仅能够识别当前的心脏异常，还能解读心电图读数以预测未来的风险，这有助于早期干预，减少与心脏问题相关的住院率。心电图是一种测量心脏随时间变化的电活动的测试，通过记录心率和心脏电信号的不规则性，帮助医生检测心脏问题。
为了验证其准确性，研究人员分析了160万份心电图数据，这些数据来自不同年龄和健康背景的患者。测试结果显示，AIRE模型在预测任何原因导致的死亡风险方面得分为0.775，优于传统方法的0.759。在预测总体健康风险方面，AIRE得分更高，达到0.794；而在预测心脏相关死亡风险方面，其得分更是达到了令人印象深刻的0.844。
然而，这并不是第一个专注于心脏健康的AI平台。今年8月，英国牛津大学衍生公司Caristo Diagnostics推出了CaRi-Heart平台，旨在分析常规CT扫描以识别冠状动脉炎症和斑块。此前，在2022年11月，还开发了一款基于AI的心电图智能手表，能够在临床环境之外准确检测心力衰竭。
尽管AIRE和其他心脏健康AI工具在临床试验中成功识别和预测了无症状患者的风险，但它们尚未广泛应用于实际临床环境中。许多临床医生对这些AI模型的预测持谨慎态度，主要是因为这些模型缺乏对其结论的透明度和生物学相关性的解释。
心脏疾病是一个严重的威胁，根据美国疾病控制与预防中心的最新数据，每33秒就有一人因心脏疾病死亡，2022年共记录了702,880例心脏疾病死亡，占所有死亡人数的五分之一。采用像AIRE这样的心电图模型和AI工具，可以更早、更准确地识别风险，有望在减少这些令人震惊的心脏疾病死亡率方面发挥重要作用。
(全文结束)
