EHJ：人工智能在缺血性心脏病诊断中的作用

EHJ：人工智能在缺血性心脏病诊断中的作用

缺血性心脏病是心血管疾病（CVD）中最常见的类型，也是导致CVD患者死亡和残疾的主要原因。2024年2月，欧洲心脏杂志（EHJ）发表了一篇文章，讨论了人工智能（AI）如何协助诊断缺血性心脏病。

AI在缺血性心脏病诊断中的作用

数据分析

AI擅长处理大量医疗数据（包括患者病史、实验室结果和影像学研究），能够识别人类难以察觉的细微模式及相关性，以提高对缺血性心脏病诊断的准确性。

心电图分析

心电图是诊断心肌缺血性变化的基本工具。AI算法可以快速、准确地分析心电图数据，识别异常的心脏电活动，提示缺血性变化。

超声心动图解释

经训练的AI算法可以解释超声心动图，这是评估心脏功能的关键影像方式。通过分析心脏图像的复杂细节，能够检测到缺血性异常，如心输出量减少、动力学变化或心室功能受损。

冠脉造影分析

AI在冠脉造影分析中提供了复杂而精确的检查，能够评估血管尺寸、血流模式和潜在的阻塞。该应用不仅提高了冠脉造影的分析效率，而且有望对缺血性心脏病进行早期检测、个性化治疗及改善患者预后。

风险分层

AI可根据患者发展为缺血性心脏病的风险对其进行分层。通过分析现有的风险和病史，AI可以帮助医生识别需要更严密监测和预防的个体，并确定这些患者如何从这些措施中受益。

与电子病历和诊断工具集成

AI与电子病历和诊断工具的集成简化了诊断流程。AI算法可以分析电子病历中的患者数据，解释现有结果，并整合其数据进行进一步处理。此外，AI可以为医疗保健专业人员提供全面的心血管健康见解，帮助他们发现早期缺血性心脏病，制定精确的管理策略。

为缺血性心脏病的诊断增加价值

迄今为止，还没有一项研究使用三种主要诊断方法（即心电图、超声心动图和冠脉造影）对CVD患者进行诊断和分层。先前的研究要么仅限于一种诊断方法，要么仅针对某种特定的心血管疾病。

近期，Alyavi A.L.教授及其团队提议的项目获得了世界银行集团“卓越研究计划”项目资助。该项目汇集了全国心血管和数字健康研究人员以及三级医院的医生，共同研究AI在缺血性心脏病早期诊断和分层的可能性。该项目旨在开发、设计并实施一个个性化的、创新的计算机平台，进一步与AI驱动的数字工具集成。在该项目中，三种主要的诊断工具（心电图、超声心动图和冠脉造影）将集成到一个应用中，以对缺血性心脏病患者进行准确诊断和分层，便于进一步管理。

图. 项目概述图

下文总结了该项目的主题和研究队列：

项目主题

• 主题1：收集缺血性心脏病数字特征队列（n=10,000）
• 主题2：绘制风险因素、心电图、超声心动图和冠脉造影数据与结局的关联图
• 主题3：发现隐匿性缺血性心脏病早期诊断的新靶点
• 主题4：开发一种诊断隐匿性缺血性心脏病的特定算法

研究队列

• 纳入标准：20岁以上成人；诊断为任何形式的缺血性心脏病，包括心梗、心绞痛和急性冠脉综合征。
• 排除标准：妊娠；先天性心脏病；显著心律失常；心肌病；心肌炎；心包炎；心内膜炎；除缺血性心脏病及其形式外的其他CVD；卒中；严重的动脉粥样硬化性外周动脉疾病。

总结

AI在缺血性心脏病诊断中的实施是朝着更有效、更及时的医疗干预迈出的重要一步。凭借其深度学习和数据分析的能力，AI在提高诊断准确性，改善患者预后方面具有潜力，并为全球抗击缺血性心脏病做出贡献。随着研究和技术的进步，AI与医生的合作将为CVD的早期识别和管理带来希望。

本文整理自：Eur Heart J.2024 Jun 1;45(21):1866-1868.