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新华社巴黎电(记者罗毓)严重的心律失常可能引发心脏骤停,进而导致猝死。发表在新一期《欧洲心脏病学杂志》上的一项国际研究发现,利用人工智能算法分析动态心电图数据,能够提前两周预测严重心律失常风险,预测准确率在70%以上。
据介绍,每年全球有超过500万人死于心脏骤停,其中许多病例在发作前并无明显征兆。此前,医疗界一直在试图识别在中长期存在心脏骤停风险的患者,但难以及时预测几小时或几天内即将发生的心脏骤停。
在此背景下,法国国家健康与医学研究院、巴黎公立医院集团等机构的研究人员与美国同行展开合作,利用一套模仿人脑功能的人工神经网络,分析来自美国、法国、英国等6个国家的超过24万例动态心电图数据。
研究人员指出,借助人工智能工具分析动态心电图数据,他们成功发现预示心律失常风险的新的微弱信号,进而识别出在接下来两周内易患严重心律失常的受试者。如果不及时治疗,这类心律失常会发展成致命的心脏骤停。虽然这套人工神经网络仍处于评估阶段,但研究显示它能预测严重心律失常风险,预测准确率在70%以上。
据介绍,研究团队准备开展前瞻性临床研究,评估该模型在真实世界的有效性。随着技术不断成熟,这一模型未来有望用于医院方面对高危患者的持续监测,此外还可应用于动态血压计甚至智能手表等可穿戴设备上。
新華社巴黎電(記者羅毓)嚴重的心律失常可能引發心臟驟停,進而導致猝死。發表在新一期《歐洲心臟病學雜志》上的一項國際研究發現,利用人工智能算法分析動態心電圖數據,能夠提前兩周預測嚴重心律失常風險,預測準確率在70%以上。
據介紹,每年全球有超過500萬人死於心臟驟停,其中許多病例在發作前並無明顯征兆。此前,醫療界一直在試圖識別在中長期存在心臟驟停風險的患者,但難以及時預測幾小時或幾天內即將發生的心臟驟停。
在此背景下,法國國傢健康與醫學研究院、巴黎公立醫院集團等機構的研究人員與美國同行展開合作,利用一套模仿人腦功能的人工神經網絡,分析來自美國、法國、英國等6個國傢的超過24萬例動態心電圖數據。
研究人員指出,借助人工智能工具分析動態心電圖數據,他們成功發現預示心律失常風險的新的微弱信號,進而識別出在接下來兩周內易患嚴重心律失常的受試者。如果不及時治療,這類心律失常會發展成致命的心臟驟停。雖然這套人工神經網絡仍處於評估階段,但研究顯示它能預測嚴重心律失常風險,預測準確率在70%以上。
據介紹,研究團隊準備開展前瞻性臨床研究,評估該模型在真實世界的有效性。隨著技術不斷成熟,這一模型未來有望用於醫院方面對高危患者的持續監測,此外還可應用於動態血壓計甚至智能手表等可穿戴設備上。
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