人工智能驱动的研究通过新颖的预测模型重新定义了右心健康评估
在一项里程碑式的研究中，西奈山伊坎医学院的研究人员利用人工智能 (AI) 的力量来增强对心脏右心室的评估，右心室将血液输送到心脏肺。
该研究由一个团队使用人工智能心电图 (AI-ECG) 分析进行，表明心电图可以有效预测右侧心脏问题，为复杂的成像技术提供更简单的替代方案，并有可能改善患者的治疗效果。
“我们的目标是找到一种更好的方法来评估心脏右心室的健康状况，重点关注其泵血的能力及其大小。传统方法存在不足，这促使我们探索 AI-ECG 分析作为一种潜在的解决方案。”共同第一作者、西奈山伊坎儿科(儿科心脏病学)助理教授 Son Q. Duong 医学博士、理学硕士说道。“这种新方法可以加快心脏问题的识别，尤其是右心室问题，并有可能带来更早、更有效的治疗。它对于患有先天性心脏病的患者尤其重要，因为他们经常面临右心室的问题。”
该研究使用 12 导联心电图和心脏磁共振成像 (MRI) 测量的统一数据训练了深度学习心电图 (DL-ECG) 模型。该研究是对英国生物银行的大量样本进行的，并在西奈山卫生系统的多个卫生中心进行了验证，测量了其预测心脏病的准确性及其对患者生存率的影响。
“这种创新方法与传统方法有很大不同。与其他研究不同，这项研究预测了一些无法通过其他常见测试(例如心脏超声)轻易量化的东西，”联合第一作者、西奈山伊坎医学(数据驱动和数字医学)临床讲师 Akhil Vaid 医学博士说道。
研究人员表示，虽然人工智能的使用可以通过常用工具获得更精确的心脏信息，但它还处于早期阶段，并不能取代先进的诊断。需要进一步的工作来确保该工具的安全性和正确的适用性。
此外，该研究的预测可能因人群而异，依赖于现有的心电图和核磁共振数据，但存在固有的局限性。研究人员告说，其在日常临床实践中的应用需要进一步探索。
“我们的研究结果标志着右心健康评估的重大飞跃，让我们得以一睹人工智能在早期准确诊断中发挥关键作用的未来。这项研究的突出之处在于将人工智能应用于标准心电图数据，以数字方式预测右心室功能和大小。”资深作者、医学博士、公共卫生硕士、Irene 和 Arthur M. Fishberg 博士、伊坎西奈山医学教授、该中心主任 Girish Nadkarni 说道。查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所兼数据驱动和数字医学系统负责人。
未来的研究计划包括在不群中对 DL-ECG 模型进行外部验证，确保更广泛的适用性，并确认在肺动脉高压、先天性心脏病和各种形式的心肌病等疾病中的临床有效性。
这篇论文的标题是“根据心电图定量预测右心室大小和功能”。
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