研究表明，人工智能可利用智能手表数据检测心脏病。
研究人员表示，基于人工智能的苹果手表心脏传感器数据能准确识别心脏泵血功能减弱、瓣膜损伤等问题。根据即将在美国心脏协会新奥尔良年会上公布的研究结果，通过苹果手表获取的心脏传感器数据经人工智能分析后，可精准检测心脏泵血能力减弱、瓣膜损伤或心肌增厚等心脏问题。
研究人员指出，这项成果意义重大，因为苹果手表仅配备单导联心电图功能，而医院评估心脏功能通常采用12导联心电图检测。
耶鲁医学院纽黑文分校心血管数据科学实验室主任罗汉·克赫拉博士在新闻稿中表示：“单导联心电图本身功能有限，但结合人工智能后，其强大能力足以筛查重要心脏疾病。”克赫拉补充道：“这可能使大规模早期筛查结构性心脏病成为现实，且利用的是许多人已拥有的设备。”
克利夫兰诊所指出，结构性心脏病指心脏肌肉本身出现的问题，影响瓣膜、心壁和心腔。
研究团队利用11万多名成年人的26.6万余份12导联心电图记录训练人工智能模型。研究人员从中提取与智能手表心电图最相似的单一导联，训练人工智能仅基于单导联数据检测心脏病。
随后，研究团队在600名新招募受试者身上测试该人工智能系统，受试者使用苹果手表进行30秒心电图检测。
结果显示，基于智能手表数据的人工智能系统区分心脏病患者与非患者的准确率达88%。此外，该系统识别心脏病患者的准确率为86%，排除非心脏病患者的准确率高达99%。
耶鲁纽黑文医院内科住院医师阿里亚·阿米诺罗亚博士在新闻稿中表示：“数百万民众佩戴智能手表，目前主要用于检测心房颤动等心律问题。”阿米诺罗亚指出：“而结构性心脏病通常需通过超声心动图——一种需要专用设备且难以普及用于常规筛查的高级心脏超声成像检测——才能发现。”他补充道：“我们计划在更广泛场景中评估该人工智能工具，并探索如何将其整合至社区心脏疾病筛查项目，以评估其对提升预防性医疗的潜在影响。”
医学会议公布的研究结果在同行评审期刊发表前应视为初步成果。
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