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AI读心电图秒杀心脏病专家!筛查心脏病准确率达77%

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体检心电图还能这么用?哥伦比亚大学开发的AI工具EchoNext,仅通过常规心电图就能筛查出隐藏的心脏病,准确率远超心脏病专家,或将彻底改变心血管疾病筛查模式。

120万份数据训练,AI从心电图"听出"心脏结构异常
发表在《Nature》的研究显示,EchoNext通过分析120万份心电图(ECG)与超声心动图配对数据,能识别出传统ECG无法检测的结构性心脏病,包括心肌病、瓣膜疾病和肺动脉高压。在四家医院系统的验证中,该工具准确率达77%,而13名心脏病专家仅凭ECG诊断的准确率平均仅为64%。

"我们在医学院就学过,ECG无法检测结构性心脏病,"该研究负责人、哥伦比亚大学医学与生物医学信息学助理教授皮埃尔·埃利亚斯(Pierre Elias)解释。EchoNext的突破在于使用深度学习挖掘ECG中隐藏的细微模式——这些模式与心脏结构变化相关,但人类医生无法察觉。

8.5万患者真实世界验证:9%高风险人群被精准识别
在对85,000名未做过超声心动图的患者进行筛查时,EchoNext将9%的人标记为高风险。跟踪一年发现,这些高风险人群中55%接受了首次超声检查,其中74%被确诊为结构性心脏病——确诊率是普通人群的两倍。研究估计,若对所有高风险人群进行超声检查,可多发现约2000例潜在致命性心脏疾病。

"很多患者直到出现心衰症状才被确诊,但此时治疗效果已大打折扣,"埃利亚斯博士指出。全球每年约有4亿人次做ECG检查,若结合EchoNext,这些常规检查都能变成心脏病筛查机会。

医疗资源优化:让昂贵检查用在刀刃上
结构性心脏病影响全球数百万人,但传统筛查依赖超声心动图(每次约1000元),难以作为常规项目普及。EchoNext则像"智能分诊员"——通过低成本ECG(约30元)筛选出真正需要超声检查的高风险人群,既降低医疗成本,又减少患者等待时间。

纽约长老会医院已启动临床试验,在8个急诊科部署EchoNext。研究团队同时公开了去标识化数据集,帮助其他医疗机构验证和改进该技术。"我们的目标不是取代医生,而是让ECG这种基础工具发挥最大价值,"埃利亚斯强调。

对于普通民众,这项技术意味着:常规体检中的心电图不再只是看看心律是否正常,未来可能成为发现早期心脏结构异常的"火眼金睛"。尤其对于有家族心脏病史、高血压或糖尿病的高危人群,AI增强型ECG筛查或能挽救更多生命。

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