無(wú)癥狀左心室功能障礙是心力衰竭的先兆，影響著(zhù)700萬(wàn)美國人的生活。雖然這種心臟疾病在確診后是可以治療的，但目前尚缺乏廉價(jià)、無(wú)創(chuàng )無(wú)痛的篩查工具供醫生診斷使用。通常的診斷方法，如超聲心動(dòng)圖、計算機斷層掃描或磁共振成像掃描等，價(jià)格昂貴且不易獲得。如能開(kāi)發(fā)出廉價(jià)快捷的診斷手段，將對該疾病治療具有重要意義。
在新研究中，梅奧診所研究人員將目標瞄向了時(shí)下醫學(xué)研究的熱點(diǎn)——人工智能技術(shù)應用。他們認為，無(wú)癥狀左心室功能障礙可以通過(guò)適當訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在心電圖中可靠地檢測出來(lái)。為了驗證，研究人員創(chuàng )建了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，并從診所數據中篩選出60多萬(wàn)對匹配的心電圖和經(jīng)胸超聲心動(dòng)圖，用其對該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練、驗證和測試。結果表明，人工智能應用于標準心電圖分析，能夠可靠地檢測出無(wú)癥狀左心室功能障礙，準確性要優(yōu)于其他常見(jiàn)的篩查檢測。而且，這種篩查手段不僅能識別出無(wú)癥狀的疾病，還能預測出未來(lái)患病的風(fēng)險。在沒(méi)有心室功能障礙的患者中，人工智能篩查陽(yáng)性的患者未來(lái)發(fā)生心室功能障礙的風(fēng)險是篩查陰性患者的4倍。研究人員認為，這很可能是人工智能可以識別出在心肌衰弱之前出現的非常早期的、細微的心電圖變化，并據此作出判斷。
研究人員指出，心電圖是一種十分容易獲取、價(jià)格低廉的檢測手段，通過(guò)人工智能對其進(jìn)行數字化處理，能夠提取隱藏的心臟病新信息，簡(jiǎn)單實(shí)惠，這對于心臟疾病的診斷及治療具有重要意義。
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