利用人工智能预测心脏病发作的早期预警系统可能挽救生命

利用人工智能预测心脏病发作的早期预警系统可能挽救生命

科学家们利用人工智能分析了数百万次心跳，发现了可能预示心律失常的信号，然后基于心脏与大脑之间的通信方式构建了一个算法。

自然灾难的早期预警系统无疑已经挽救了无数生命。监测地震、飓风和龙卷风等灾害迹象的探测器为我们提供了宝贵的几小时甚至几天的时间来采取避险措施。

如果我们也能对心脏病发作做同样的事情呢？一组法国研究人员与一些美国同事合作，设计了一种人工智能工具，可以帮助实现这一点，他们在《欧洲心脏杂志》上报告了这一成果。

心脏病发作的早期检测

心脏事件每年导致超过500万人死亡。它们往往像晴天霹雳一样突然发生——有时在没有任何预警的情况下夺走人们的生命，而且这些人通常没有已知的心脏病史。

为了寻找可能提供潜在心脏病患者预警的隐藏模式，研究人员首先调查了来自24万多名患者的心电图数据。他们实际上查看了几百万小时的心跳记录。

“通过分析他们的24小时电气信号，我们意识到可以识别出在未来两周内可能出现严重心律失常的受试者，”该研究的作者之一、巴黎心血管研究中心（PARCC）的研究员Laurent Fiorina在新闻发布会上说。“如果不加以治疗，这种类型的心律失常可能会发展成致命的心脏骤停。”

他们利用人工智能工具分析了数据，发现了可能预示心律失常的微弱信号。基于这些信息，研究团队开发了一种人工智能算法，能够识别出任何可能引发心脏骤停的严重心律失常风险的人群。他们基于模拟大脑与心脏之间通信方式的人工神经网络开发了这一工具。

潜在的救命预测

该工具可以在70%以上的病例中预测未来两周内发生的此类事件。这种监测方法有可能改变心脏病的检测和治疗方法。

“直到现在，我们一直在试图识别中长期风险的患者，但无法预测在心脏骤停前几分钟、几小时或几天内会发生什么，”PARCC的研究主任Eloi Marijon在新闻发布会上说。“现在，借助人工智能，我们可以预测这些短期内的事件，并在为时已晚之前采取行动。”

研究团队将继续改进这一工具，并在临床试验中测试其准确性。如果通过这些测试，我们将拥有相当于一个警报器，告诉我们寻求帮助以防止心脏病发作。

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