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人工智能将智能手表心电图信号转化为心力衰竭诊断工具

导读 发表在《自然医学》杂志上的一项研究报告了智能手表心电图在非临床环境中准确检测心力衰竭的能力。Mayo Clinic 的研究人员将人工智能 (A...

发表在《自然医学》杂志上的一项研究报告了智能手表心电图在非临床环境中准确检测心力衰竭的能力。Mayo Clinic 的研究人员将人工智能 (AI) 应用于 Apple Watch 心电图记录,以识别心脏泵较弱的患者。

该研究的参与者可以随时随地远程记录他们的智能手表心电图。他们定期通过梅奥诊所数字健康中心开发的智能手机应用程序将心电图自动安全地上传到他们的电子健康记录中。

“目前,我们通过超声心动图、CT 扫描或 MRI 来诊断心室功能障碍——心脏泵功能减弱,但这些都是昂贵、耗时且有时无法实现的。通过 ECG 远程诊断心脏泵功能减弱的能力使用诸如智能手表之类的消费设备的个人记录可以及时识别这种可能危及生命的大规模疾病,”罗切斯特梅奥诊所心血管医学系主任、医学博士保罗弗里德曼说。弗里德曼博士是该研究的资深作者。

心脏泵功能弱的人可能没有症状,但这种常见的心脏病会影响大约 2% 的人口和 9% 的 60 岁以上的人。当心脏不能泵出足够的富氧血液时,可能会出现症状,包括气短呼吸困难、心跳加快和腿部肿胀。早期诊断很重要,因为一旦确定,就有许多治疗方法可以提高生活质量并降低心力衰竭和死亡的风险。

Mayo 研究人员通过修改为 12 导联心电图开发的早期算法来解释 Apple Watch 单导联心电图,该算法已被证明可以检测到弱心脏泵。用于低心室射血分数的 12 导联算法已授权给 Anumana Inc.,这是一家由人工智能驱动的健康技术公司,由 nference 和 Mayo Clinic 共同创建。

虽然数据较早,但使用单导联心电图数据的修改后的 AI 算法具有 0.88 的曲线下面积,可检测出弱心脏泵。相比之下,这种准确性测量与医疗跑步机诊断测试一样好或略好。

“这些数据令人鼓舞,因为它们表明数字工具可以方便、廉价、可扩展地筛查重要疾病。通过技术,我们可以以一种可以满足人们需求的可访问方式远程收集有关患者心脏的有用信息, ”梅奥诊所心血管医学系首席人工智能科学家 Zachi Attia 博士说。Attia 博士是该研究的第一作者。

“建立从可穿戴消费电子产品中获取数据的能力,并提供分析能力以远程预防疾病或改善健康,这可以彻底改变医疗保健。像这样的解决方案不仅可以预测和预防问题,而且最终将有助于减少健康差异以及卫生系统和临床医生的负担,”梅奥数字健康诊所医学主任、该研究的合著者布拉德利·莱博维奇 (Bradley Leibovich) 说。

所有 2,454 名研究参与者都是来自和 11 个国家的 Mayo Clinic 患者。他们下载了由 Mayo Clinic 数字健康中心创建的应用程序,以安全地将 Apple Watch 心电图上传到电子健康记录中。在 2021 年 8 月至 2022 年 2 月期间,参与者在其电子健康记录中记录了超过 125,000 个以前和新的 Apple Watch 心电图。临床医生可以访问电子健康记录中内置的人工智能仪表板上的所有心电图数据,包括日期和时间记录下来。

大约 420 名参与者在应用程序中记录 Apple Watch 心电图后的 30 天内进行了超声心动图(使用声波产生心脏图像的标准测试)。其中,16 名患者经超声心动图证实射血分数低,这为准确性提供了比较。

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