摘要：经过心电图数据训练的人工智能可以提前两周预测致命的心律失常，以近乎完美的准确度识别出 70% 的高危患者。这一突破可能会彻底改变心脏护理，并可能很快在临床试验中进行测试。

经过心电图数据训练的人工智能可以提前两周预测致命的心律失常，以近乎完美的准确度识别出 70% 的高危患者。这一突破可能会彻底改变心脏护理，并可能很快在临床试验中进行测试。

人工智能现在可以提前两周预测致命的心律失常，从而有可能改变心脏护理。

根据《欧洲心脏杂志》发表的一项新研究，人工智能可以在预防许多心脏猝死病例方面发挥关键作用。来自法国国家健康与医学研究院、巴黎城市大学和巴黎公立医院集团 (AP-HP) 的研究人员与美国同事合作，开发了一种模仿人类大脑的人工神经网络。

通过分析超过 240,000 份动态心电图 (ECG) 数据，AI 算法能够识别出在两周内可能引发心脏骤停的危及生命的心律失常高风险患者，准确率超过70%。

每年，全球有超过 500 万人死于心脏猝死。这些致命事件往往毫无征兆地发生，影响到之前没有心脏病诊断出的人。

这项研究强调了人工智能的潜力，通过在症状出现之前识别高危患者，可以显著提高对危险心律失常（可能导致心脏骤停的异常心律）的早期发现。

作为这项研究的一部分，Cardiologs 公司（飞利浦集团）的工程师团队与巴黎西岱大学和哈佛大学合作开发了一个人工神经元网络。该算法的作用是模仿人脑的功能，以提高对心脏猝死的预防。

研究人员通过收集六个国家（美国、法国、英国、南非、印度和捷克）的 240,000 份动态心电图数据，分析了数百万小时的心跳数据。

得益于人工智能，研究人员能够识别出预示心律失常风险的新型微弱信号。他们特别感兴趣的是，在一个完整的心脏收缩和放松周期中，电刺激和放松心室所需的时间。

“通过分析他们 24 小时的电信号，我们发现可以识别出未来两周内可能出现严重心律失常的受试者。如果不及时治疗，这种心律失常可能会发展为致命的心脏骤停，”这项研究的第一作者、巴黎心血管研究中心 (PARCC) 研究员、巴黎南部心血管研究所 (ICPS) 心脏病专家、飞利浦人工智能医疗总监 Laurent Fiorina 博士解释说。

虽然人工神经网络仍处于评估阶段，但这项研究表明它能够在 70% 的病例中检测出高风险患者，在 99.9% 的病例中检测出无风险患者。

未来，该算法可用于医院中高危患者的监测。如果性能得到改善，它还可以用于动态心电图等设备，用于测量血压以发现高血压风险。它甚至可以用于智能手表。

“我们在此提出的是预防猝死的范式转变”，巴黎城市大学 (INSERM/Paris Cité University) PARCC 研究主任、巴黎城市大学心脏病学教授、乔治蓬皮杜欧洲医院 AP-HP 心脏病学系主任 Eloi Marijon 评论道：“到目前为止，我们一直在尝试识别中长期处于危险中的患者，但无法预测心脏骤停前几分钟、几小时或几天内会发生什么。现在，得益于人工智能，我们可以在极短的时间内预测这些事件，并有可能在为时已晚之前采取行动。”

研究人员现在希望进行前瞻性临床研究，以在现实条件下测试该模型的有效性。

“这项技术在用于医疗实践之前，必须通过临床试验进行评估，”Fiorina 博士强调道：“但我们已经证明，人工智能有潜力彻底改变严重心律失常的预防方式。”

参考文献：《将人工智能应用于单导联动态心电图对持续性室性心律失常的近期预测》，作者：Laurent Fiorina、Tanner Carbonati、Kumar Narayanan、Jia Li、Christine Henry、Jagmeet P Singh 和 Eloi Marijon，2025 年 3 月 30 日，《欧洲心脏杂志》。DOI：10.1093/eurheartj/ehaf073

来源：康嘉年華一点号