科學(xué)家揭示一項(xiàng)由人工智能增強(qiáng)的心房顫動(dòng)篩查非隨機(jī)干預(yù)試驗(yàn)

以往的心房顫動(dòng)篩查試驗(yàn)表明，傳統(tǒng)的篩查方法漏診率較高，需要提出更具有針對(duì)性的檢測方法。美國梅奧診所研究團(tuán)隊(duì)評(píng)估了人工智能算法增強(qiáng)的靶向篩查心房顫動(dòng)方法在識(shí)別房顫中的有效性。該研究成果于近日發(fā)表在《LANCET》，題為：Artificial intelligence-guided screening for atrial fibrillation using electrocardiogram during sinus rhythm: a prospective non-randomised interventional trial。

這項(xiàng)非隨機(jī)干預(yù)試驗(yàn)對(duì)美國40個(gè)州的1003名患者（平均年齡為74歲）進(jìn)行研究。這些患者為先前招募，有中風(fēng)危險(xiǎn)因素但先前無房顫，并在常規(guī)檢測中做了心電圖。參與者佩戴長達(dá)30天的連續(xù)動(dòng)態(tài)心律監(jiān)測儀，通過手機(jī)連接近實(shí)時(shí)的傳輸數(shù)據(jù)。人工智能算法應(yīng)用于心電圖，將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組。在平均22.3天的連續(xù)監(jiān)測中，370名低風(fēng)險(xiǎn)患者中有6人檢測到心房顫動(dòng)，633名高風(fēng)險(xiǎn)患者中有48人檢測到心房顫動(dòng)。與常規(guī)組相比，人工智能增強(qiáng)的篩查方式與心房顫動(dòng)的檢測率增加有關(guān)。

研究結(jié)果表明，利用現(xiàn)有臨床數(shù)據(jù)的人工智能增強(qiáng)的靶向篩查方法提高了房顫的檢測率，并可提高房顫篩查的有效性。

論文鏈接：

https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(22)01637-3/fulltext#seccestitle10

注：此研究成果摘自《LANCET》，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)和立場。

知前沿，問智研。智研咨詢是中國一流產(chǎn)業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)，十?dāng)?shù)年持續(xù)深耕產(chǎn)業(yè)研究領(lǐng)域，提供深度產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告、商業(yè)計(jì)劃書、可行性研究報(bào)告及定制服務(wù)等一站式產(chǎn)業(yè)咨詢服務(wù)。專業(yè)的角度、品質(zhì)化的服務(wù)、敏銳的市場洞察力，專注于提供完善的產(chǎn)業(yè)解決方案，為您的投資決策賦能。