新AI模型通过心电图识别心脏病高风险女性患者

一种新的AI模型可以通过心电图（ECG）标记出心脏病高风险的女性患者。研究人员表示，这种专门针对女性患者的算法可以帮助医生更早地识别高风险女性，从而实现更好的治疗和护理。相关研究结果已发表在《柳叶刀数字健康》杂志上。

心电图记录心脏的电活动，是世界上最常见的医学检查之一。在这项由英国心脏基金会资助的研究中，研究人员使用人工智能分析了来自18万名患者的超过一百万份心电图，其中9.8万名是女性。

在最新研究中，研究人员开发了一种评分系统，该系统可以测量个体的心电图与男性和女性“典型”心电图模式的匹配程度，并显示出每个性别范围内的风险。心电图更接近“典型”男性模式的女性，例如电信号幅度增加，往往具有更大的心脏腔室和更多的肌肉质量。

重要的是，这些女性患心血管疾病、未来心力衰竭和心脏病发作的风险显著高于心电图更接近“典型”女性心电图的女性。

先前的证据表明，男性患心脏病（更准确地说是心血管疾病）的风险较高，这可能是由于激素特征和生活方式因素的不同。因此，医疗专业人员和公众普遍认为女性患心血管疾病的风险较低。然而，实际上女性的风险也很高，在英国，女性死于冠心病（心脏病发作的主要原因）的可能性是乳腺癌的两倍。最近的一份共识声明称心血管疾病是“女性的第一杀手”，呼吁对女性进行更好的诊断和治疗，并在临床试验中更好地代表女性。

伦敦帝国理工学院国家心肺研究所的学术临床讲师Arunashis Sau博士领导了这项研究。他说：“我们的工作强调了女性心血管疾病的复杂性远远超出了之前的认知。在临床上，我们使用心电图等测试来提供一个快照，但这可能涉及按性别分组，而没有考虑到个体的生理差异。AI增强的心电图使我们对女性心脏健康有了更细致的理解——我们认为这可以用来改善高风险女性的心脏病治疗结果。”

伦敦帝国理工学院国家心肺研究所的心脏电生理学读者Fu Siong Ng博士是该研究的资深作者。他说：“许多被识别出来的女性实际上比‘平均’男性面临更高的风险。如果广泛使用，这种AI模型可能会减少心脏护理中的性别差异，并改善高风险女性的心脏病治疗结果。”

该研究小组最近还发表了另一篇关于相关AI-ECG风险评估模型AIRE的论文，该模型可以从心电图预测患者患病和发展恶化的风险。计划于2025年底在NHS中进行AIRE的试验，以评估在帝国理工医疗保健NHS信托基金和切尔西与威斯敏斯特医院NHS基金会信托基金的医院实际患者中实施该模型的好处。这项试验将与AIRE模型结合进行。

英国心脏基金会的临床主任Sonya Babu-Narayan博士说：“由于‘心脏病只是男性问题’这一误解，女性经常被误诊或被医疗专业人员忽视。即使她们得到了正确的诊断，证据也显示女性接受推荐治疗的可能性低于男性。”

“这项研究应用了强大的AI技术到心电图上，这是一种常规、廉价且广泛应用的心脏检查。利用这类研究的潜力可以帮助更好地识别那些未来心脏病风险最高的患者，并缩小心脏护理结果中的性别差距。然而，仅靠一项检查无法平衡这个领域。确保每个人都能在需要时得到适当的心脏护理，需要我们在整个医疗系统中进行变革。”

这项研究由英国心脏基金会资助，通过BHF临床研究培训奖学金资助给Sau博士，BHF项目资助给Fu Siong Ng博士，以及帝国理工的BHF研究中心。研究人员还得到了NIHR帝国生物医学研究中心的支持，这是一个由帝国理工医疗保健NHS信托基金和帝国理工学院之间的转化研究合作伙伴关系，2022年获得了9500万英镑的资金，用于继续为患者开发新的实验性治疗方法和诊断方法。

(全文结束)