美国明尼苏达州罗切斯特 - 一项新的梅奥诊所研究表明，即使心脏正常，人工智能(AI)也可以在心电图(EKG)中检测到心律不齐的迹象 - 心房纤颤(AF)。测试时的节奏。换句话说，启用AI的EKG可以检测到最近发生的无症状或即将发生的心房纤颤，可能改善治疗方案。这项研究可以提高EKG的效率，EKG是一种无创且广泛使用的心脏病筛查方法。研究结果和随附的评论发表在“柳叶刀”杂志上。

虽然常见，但房颤往往是短暂的。因此，诊断具有挑战性。在标准的10秒，12导联EKG期间可能不会发生心房颤动，并且人们通常不知道其存在。长时间的监视方法，例如循环记录器，需要一个程序并且很昂贵。

准确性和及时性对于进行心房颤动诊断很重要。未被发现，心房颤动可引起中风，心力衰竭和其他心血管疾病。梅奥诊所心血管医学系主任Paul Friedman博士指出，了解患者有心房颤动有助于直接用血液稀释剂治疗。弗里德曼博士是心脏电生理学家，是该研究的资深作者。

弗里德曼博士说：“当人们中风时，我们真的想知道他们在中风前几天是否有房颤，因为它可以指导治疗。”“血液稀释剂对于预防AF患者的另一次中风非常有效。但对于那些没有房颤的人来说，使用血液稀释剂会增加出血的风险而没有实质性的益处。这是重要的知识。我们想知道患者是否患有房颤。”

在Mayo Clinic数字数据库中使用了超过700万EKG中的大约450,000个EKG，研究人员训练AI识别正常EKG中的细微差异，这些差异表明心房颤动导致心脏结构发生变化。如果不使用AI，则无法检测到这些变化。

研究人员随后在36,280名患者的正常节律EKG上测试了AI，其中3,051名患者已知有房颤。启用AI的EKG正确识别心房纤颤的微妙模式，准确率达90%。

弗里德曼博士说，他对这项研究的结果感到惊讶。他说，如果得到证实，AI引导的心电图可以指导正确治疗由心房纤颤引起的疾病，即使没有症状。此外，该技术可以使用智能手机或手表进行处理，使其易于大规模使用。

弗里德曼博士说：“EKG将在测试时始终显示心脏的电活动，但这就像现在看海洋一样，能够分辨出昨天有大浪。”“人工智能可以提供有关我们的身体每次心跳发出的无形电信号的强大信息 - 这些信号一直隐藏在视线中。”

作为大学的Jeroen Hendriks博士指出，“不是通过长时间监测在大海捞针中找到针头，作者基本上建议人工智能能够通过查看大海捞针来判断是否有针头隐藏在其中。”阿德莱德在澳大利亚，他与英国伯明翰大学医学博士Larissa Fabritz一起撰写该研究报告。