研究人员表示，他们的模型可以预测早死的风险，这将使患有影响心脏健康状况的患者受益。该人工智能（AI）工具旨在帮助医生识别高风险的心脏病患者，将在英格兰进行试验，此前的一项研究发现，该工具可以准确预测患者在接受心电图（ECG）检查后的死亡风险。
由伦敦帝国理工学院领导的全球研究团队训练了他们的AI模型，称为AI-ECG风险估计（AIRE），该模型基于数百万份心电图结果进行训练。心电图是一种常见的医疗测试，用于记录心脏内部和之间的电信号，通常用于诊断心脏病发作和其他异常情况。
研究的目标是识别细微的模式，这些模式可能意味着某人有较高的健康问题或死亡风险。在测试中，该模型预测了患者在接受心电图检查后十年内死亡的可能性，准确率达到78%。
“我们相信这将对NHS（英国国民健康服务）和全球产生重大益处，”伦敦帝国理工学院的心脏电生理学研究员Ng博士在一份声明中表示。该系统还可以预测心脏病发作、心力衰竭和心律问题，研究人员认为它可能在未来五年内推广到整个NHS。
使用真实患者的试验已经在伦敦的多个地点计划，预计将于2025年年中开始。这些试验将评估该模型在门诊诊所和医院病房患者中的应用效果。
AI驱动的心电图已经用于诊断心脏病，但尚未成为常规医疗护理的一部分，也未用于识别特定患者的风险水平。“这可以将心电图的应用扩展到以前不可能的范围，通过帮助评估未来的心脏和健康问题风险，以及死亡风险，”英国心脏基金会首席科学和医学官Bryan Williams说，该基金会资助了这项研究。
研究人员在《柳叶刀数字健康》杂志上发表了他们的结果，他们指出，AI错误预测的情况可能是由于其他未知因素，例如患者是否接受了额外治疗或意外死亡。但他们强调，该模型通常可以检测到心脏结构中的细微变化，这些变化可能是疾病或死亡的预警信号，而医生可能会忽略。
“我们心脏病专家在查看心电图时，会根据我们的经验和标准指南，将它们分类为正常或异常模式，以帮助诊断疾病，”伦敦帝国理工学院的临床学术研究员Sau博士说。“然而，AI模型可以检测到更细微的细节，因此它可以识别出对我们来说看似正常的ECG中的问题，并且可能在疾病完全发展之前就发现这些问题。”
Sau表示，需要更多的研究来确定该模型在医院和其他医疗保健环境中的未来角色，但其他健康问题的患者也可能受益，因为其他疾病，如糖尿病，也会影响心脏。
Ng同意这一观点。“这可能会对患者的治疗方式产生积极影响，最终改善患者的寿命和生活质量，”他说。
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