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近日，科学家开发出一款创新的人工智能（AI）算法，能够有效识别高风险严重心律失常患者，这种病症可能导致心脏骤停和猝死。这一突破性研究即将发表在《欧洲心脏杂志》上，由法国国家健康与医学研究院（Inserm）、巴黎西岱大学和巴黎公立医院集团（AP-HP）的研究人员与美国同行共同完成。
示意图 | 图片来源：Canva
该 AI 模型通过分析超过 24 万份动态心电图数据，在超过 70% 的病例中准确预测了可能导致心脏骤停的严重心律失常。全球每年有超过 500 万人因心脏性猝死丧生，这项研究表明，AI 技术有望显著提升对心律失常的早期检测能力。心律失常是指心跳不规律，如果不及时治疗，可能导致致命的心脏事件。
研究团队由来自 Cardiologs（飞利浦集团）的工程师以及巴黎西岱大学和哈佛大学的专家组成，他们开发了一种人工神经网络，模拟大脑功能，以改善心脏性猝死的预防。通过分析来自美国、法国、英国、南非、印度和捷克六个国家的数百万小时的心跳数据，AI 算法成功识别出了表明心律失常风险的微弱信号。研究人员特别关注心脏在完整收缩和舒张周期中心室的电刺激和舒张时间。
“通过分析 24 小时的电信号，我们发现可以识别出在未来两周内可能发生严重心律失常的受试者。如果不及时治疗，这种类型的心律失常可能会发展为致命的心脏骤停，”巴黎心血管研究中心（PARCC）（Inserm/ 巴黎西岱大学）研究员 Laurent Fiorina 博士解释道。
尽管仍处于评估阶段，该神经网络已证明其能够在 70% 的病例中识别出高风险患者，并以 99.9% 的准确率确认无风险病例。未来，该算法可用于医院内监测高风险患者。如果其性能得到优化，还可用于动态 Holter 等设备中，测量血压以揭示高血压风险，甚至可用于智能手表。
研究人员目前计划进行前瞻性临床研究，以测试该模型在现实条件下的有效性。
印度亚洲新闻社
