心电图数据结合人工智能模型可用于检测早衰和认知能力下降

心电图测试——用于测量心脏的电活动——有朝一日可以与人工智能模型结合，以检测早衰和认知能力下降，新的研究建议。

该研究发现，心电图年龄加速的人在认知测试中的得分低于正常衰老的人群。初步研究结果将于周三在美国洛杉矶举行的美国中风协会国际中风会议上公布。这些发现被认为是初步的，直到完整的成果在同行评审的期刊上发表。

“与基于生活年数的生理年龄不同，心电图年龄反映了心脏的功能状态，甚至可能反映了整个有机体在组织水平上的功能状态，提供了关于衰老和健康状况的见解。”该研究的主要作者伯纳德·奥福苏赫内（Bernard Ofosuhene）在一份新闻稿中表示。他是马萨诸塞州伍斯特UMass Chan医学院医学系的临床研究协调员。

每次心跳都会发出一个电信号或波。心电图，也称为EKG，将这些信号转换为纸上的波形线，使医生能够发现心脏问题。在这项研究中，研究人员设计了一种人工智能模型，利用心电图数据预测一个人的生物年龄。生物年龄反映了一个人的细胞和组织可能正在退化的程度。

此前的研究表明，心电图年龄可以帮助预测心脏病和死亡。但其与认知障碍的关系尚不清楚。研究人员指出，由于心电图广泛应用于心脏和中风诊断，这种新工具可以帮助标记有认知障碍风险的人群。

在这项研究中，研究人员分析了来自英国生物银行（UK Biobank）的63,800名参与者的数据，这是一个对超过50万名志愿者进行的持续研究。参与者在2006年至2010年间报名时年龄为40至69岁。他们在2023年8月至2024年7月期间进行了心电图检查并接受了多项认知测试。然后应用人工智能模型来确定他们的心电图年龄。

根据人工智能模型，15,563名参与者被发现处于正常衰老阶段，24,671名参与者处于加速衰老阶段，23,566名参与者处于减速衰老阶段。与正常衰老组相比，加速衰老组显示出显著的认知表现下降，而心电图显示衰老较慢的参与者在测试中表现更好。

根据心电图年龄，那些比实际年龄年轻的人在八项认知测试中的六项中表现出色，而那些心电图年龄较大的人在六项测试中表现较差。

“有很多心电图数据可用于中风治疗，我鼓励医疗专业人员使用这些数据寻找认知能力下降的迹象。”奥福苏赫内说。“这样做可能有助于早期诊断和及时干预。”

未来的研究将调查性别是否会影响心电图年龄与认知表现之间的联系。此外，由于大多数英国生物银行的参与者为白人欧洲血统，奥福苏赫内表示他的团队希望确定他们的发现是否可以在更多样化的人群中复制。

伊利诺伊大学芝加哥分校医学院的神经学和康复教授费尔南多·D·泰斯塔伊（Fernando D. Testai）在新闻稿中表示：“这项研究增加了越来越多的研究，认识到‘心脏和大脑健康之间的强烈联系’。”泰斯塔伊领导了2024年美国心脏协会科学声明的撰写委员会，该声明探讨了常见心血管疾病与认知障碍之间的联系。

泰斯塔伊表示，虽然使用心电图数据评估认知能力似乎是一个“未来的概念”，但验证该研究可能会带来几个重要结果。例如，在医生办公室或通过可穿戴设备远程收集的心电图数据可以帮助在家中或缺乏神经心理专家的农村地区评估认知能力。使用数据和人工智能也可能比传统评估更快、更客观。

“然而，有一个重要的问题仍然存在。”泰斯塔伊说。“心电图数据能否预测未来的认知能力下降？回答这个问题可能会带来有价值的治疗方法。”

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