根据发表在《JACC：心血管介入》杂志上并在2025年旧金山TCT会议上同时展示的一项研究，使用人工智能(AI)分析心电图(ECG)提高了对严重心脏病发作的检测能力，包括那些表现出非典型症状或非典型心电图模式的心脏病发作，并减少了假阳性。
ST段抬高型心肌梗死(STEMI)是一种严重的心脏病发作类型，其中主要冠状动脉被阻塞，导致心肌血液供应中断。使用经皮冠状动脉介入治疗快速恢复血流（再灌注）是标准治疗方法；然而，达到指南推荐的再灌注时间的延迟仍然存在，特别是在不专精于PCI的医院和中心以及农村地区。再灌注时间超过90分钟与死亡率增加三倍相关。
"AI驱动的心电图解释可以带来两全其美的效果——早期识别真正的心脏病发作同时减少不必要的激活，"该研究的主要作者、比利时Aalst市AZORG医院的心血管研究员Robert Herman博士说。
提高首次医疗接触时的分诊准确性可以简化急诊护理，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能够及时得到治疗。
Robert Herman，AZORG医院心血管研究员
在这项对急诊环境中STEMI分诊的AI心电图模型进行的首批大规模真实世界评估之一中，研究人员回顾性地分析了1,032名触发紧急再灌注协议的疑似STEMI患者。数据来自2020年1月至2024年5月期间三个地理上多样化的初级PCI中心。每位患者的初始心电图都经过STEMI AI心电图模型（"Queen of Hearts"）分析，该模型经过训练以检测急性冠状动脉闭塞，包括STEMI等效情况，并与良性模拟情况进行区分。
血管造影和生物标志物确认，601名（58%）患者确诊为STEMI，431名（42%）为假阳性。AI心电图模型的表现优于标准分诊，在初始心电图上检测出601名确诊STEMI患者中的553名，而标准分诊仅检测出427名。AI心电图的假阳性率为7.9%，而标准分诊为41.8%，代表假阳性率降低了五倍。
"这些结果表明，在首次医疗接触时使用AI增强的STEMI诊断有可能缩短治疗时间并减少错误激活，"该研究的资深作者、辛辛那提基督医院Carl and Edyth Lindner家族临床研究杰出主席兼Carl and Edyth Lindner研究中心和教育中心主任Timothy D. Henry博士说，"这项技术在优化非PCI中心向STEMI患者的转诊方面可能特别有价值，以确保及时和适当的护理。"
在一篇随附的社论评论中，梅奥诊所的心脏病专家Mohamad Alkhouli博士表示，研究人员应该"因开发了一个旨在解决介入心脏病学实践中最复杂和易出错的方面之一——STEMI激活的操作性AI模型而受到赞扬。"
然而，他强调，研究中使用的AI模型应谨慎解释，因为它最初是为检测闭塞动脉而非STEMI而开发的，并且需要在不同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，还包括准备好将AI整合、监管和解释为人类判断的补充，特别是在高风险、时间敏感的临床环境中，"Alkhouli说。
来源：
美国心脏病学会
期刊参考：
Herman, R., et al. (2025). AI-Enabled ECG Analysis Improves Diagnostic Accuracy and Reduces False STEMI Activations: A Multicenter U.S. Registry. JACC: Cardiovascular Interventions.
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