一項研究發現，一種幫助醫生識別高風險心臟病患者的人工智慧（AI）工具很快就會在英格蘭進行試驗，該工具可以準確預測某人在心臟掃描後數年內死亡的風險。
由倫敦帝國學院領導的全球研究團隊根據心電圖(ECG) 的數百萬個結果訓練了他們的人工智慧模型，稱為AI-ECG 風險評估或AIRE，心電圖是一種常見的醫學測試，記錄心室內部和心室之間的電訊號。它通常用於診斷心臟病發作和其他異常情況。
目標是識別可能意味著某人面臨健康問題或死亡高風險的細微差別模式。
經過測試，該模型預測了心電圖檢查後 10 年內死亡的可能性，準確率高達 78%。
參與該計畫的倫敦帝國學院心臟電生理學研究員 Fu Siong Ng 博士表示：“我們相信這可能會為 NHS 乃至全球帶來重大利益。”在一份聲明中說。
該系統還可以預測心臟病發作、心臟衰竭和心律問題，研究人員表示，該系統可能在未來五年內推廣到整個國家醫療服務體系（NHS）。
已經計劃在倫敦的多個地點進行使用真實患者的試驗，預計將於 2025 年中期開始。
他們將使用門診診所和醫院內科病房的患者來評估該模型的好處。
人工智慧改善心臟健康的潛力
人工智慧驅動的心電圖已被用於診斷心臟病，但它們不是常規醫療護理的一部分，也尚未用於識別特定患者的風險程度。
英國心臟基金會首席科學和醫療官布萊恩威廉斯 (Bryan Williams) 表示：「這可能使心電圖的使用超越以前的可能性，幫助評估未來心臟和健康問題的風險以及死亡風險。」資助了這項研究。
研究人員將他們的研究結果發表在柳葉刀數位健康該雜誌表示，人工智慧錯誤的預測可能是由於其他未知因素造成的，例如患者是否接受了額外治療或意外死亡。
但他們強調，該模型通常仍然可以捕捉到心臟結構的細微變化，這可以作為疾病或死亡的警訊，但醫生可能會錯過。
領導這項新研究的倫敦帝國學院學術臨床醫生Arunashis Sau 博士說：「我們心臟科醫生在查看心電圖時，會利用我們的經驗和標準指南，將其分為'正常'和'異常'模式，以幫助我們診斷疾病。
「然而，人工智慧模型可以檢測到更微妙的細節，因此它可以『發現』我們看來正常的心電圖問題，而且可能早在疾病完全發展之前就發現了，」Sau 說。
Sau 表示，醫院和其他醫療機構需要進行更多研究，以確定該模型未來在診斷和治療中的作用，但患有其他健康問題的患者也可能受益，因為糖尿病等其他疾病也往往會影響心臟。
吳同意了。 「這可能會對患者的治療方式產生積極影響，並最終提高患者的壽命和生活質量，」他說。
