AI读心电图秒杀心脏病专家！筛查心脏病准确率达77%

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。