人工智能可以识别有严重心律失常风险的患者，防止猝死

快速阅读: 《今日海湾》消息，人工智能助识别严重心律失常高危患者。法美科研团队利用超24万份心电图数据，开发神经网络算法，预测心脏骤停高危者准确率达70%。未来或嵌入设备用于实时监测，挽救更多生命。

人工智能（AI）助力科学家识别严重心律失常高危患者

一项即将发表于《欧洲心脏病学杂志》的新研究表明，人工智能技术能够帮助科学家精准识别出具有严重心律失常风险的患者，这种心律失常可能引发心脏骤停和猝死。这项研究由法国国家健康与医学研究院（Inserm）、巴黎城市大学以及巴黎公共医院集团（AP-HP）的研究人员主导，他们在与美国同行的合作下，开发出一种模拟人类大脑结构的人工神经网络。

研究过程中，研究人员利用超过24万份动态心电图数据进行分析，该算法在预测未来两周内可能引发心脏骤停的高危患者时，准确率超过70%。每年，全球因突发性心脏骤停导致的死亡人数超过500万。这项新研究表明，AI技术可能显著提升对心律失常的预测能力——这是一种尚未完全理解的心律紊乱，严重情况下可致致命性的心脏骤停。

在这项研究中，飞利浦旗下Cardiologs公司的工程师团队联合巴黎城市大学及哈佛大学共同开发了一个人工神经网络算法，旨在模仿人脑功能以改进心脏猝死的预防工作。研究团队通过来自六个不同国家（美国、法国、英国、南非、印度和捷克）收集的24万份动态心电图数据，分析了数百万小时的心电图信号。借助AI技术，研究人员成功发现了预示心律失常风险的一些微弱信号。他们重点关注了心脏收缩-舒张周期中心室电刺激和放松所需的时间。

“通过对24小时心电图信号的分析，我们发现能够识别出未来两周内可能发展为严重心律失常的受试者。若未及时治疗，这类心律失常可能恶化为致命的心脏骤停。”巴黎心血管研究中心（PARCC）（Inserm/巴黎城市大学）研究员劳伦特·菲奥里纳博士指出。

尽管人工神经网络目前仍处于评估阶段，但在研究中已展现出70%的概率能检测到高危患者，同时在99.9%的概率上能判断出低危患者。未来，该算法有望应用于医院监测高危人群。若其性能进一步提升，还可嵌入动态Holter血压计等设备中以检测高血压风险，甚至整合进智能手表中。

研究人员计划启动前瞻性临床试验，以在真实环境中验证该模型的有效性。这一突破或将为全球医疗领域带来深远影响，使更多潜在危险得以提前预警并采取干预措施，从而挽救更多生命。

(以上内容均由Ai生成)