全球首個心梗人工智能預警系統研發成功
由人工智能算法對患者急性ST段抬高型心肌梗死心電圖進行判讀，相比心血管醫生更為精準、優勢更為明顯，從而能實現對急性ST段抬高型心肌梗死的自動預警。未來可將該算法嵌入可穿戴心電監測設備，實現急性心肌梗死的院前預警。
同濟大學附屬第十人民醫院心臟中心教授徐亞偉團隊研發成功全球首個基于可穿戴12導聯心電可穿戴設備和人工智能預警軟件的急性心肌梗死預警系統。相關人工智能心電預警算法驗證性論文成果近日發表于《國際心臟病學雜志》。
同期，配發了美國加州洛杉磯分校UCLA急診心血管病專家Ivan Rokos教授題為《人工智能算法助力急性心肌梗死自動預警系統——上海方案》的評論。
在我國，心血管疾病引起的死亡占成人全因死亡構成比的44%，而急性心肌梗死是臨床上最危重的心血管疾病，死亡率高達5至7%。與其他危重癥不同，心梗患者越早得到救治，生存率越高。因此，縮短患者救治時間，是急性心梗治療的關鍵。然而，目前國內外對于心梗患者就診延遲問題，仍然沒有有效的解決方案。
為此，徐亞偉團隊與移視網絡科技公司合作，收集來自同濟大學附屬第十人民醫院及長海醫院1802例心電圖疑似ST段抬高型心肌梗死的心電圖，并通過“金標準”——冠狀動脈造影進行心電圖篩選，最終篩選出667例具有明確“罪犯”血管的ST段抬高型心肌梗死心電圖，同時匹配了7571例正常及存在其他類型異常心律的心電圖作為對照組。同時通過Res-net人工智能算法構建了ST段抬高型心肌梗死的人工智能判讀算法。內部測試、外部驗證顯示，此研究構建的算法敏感性達到96.8%，特異性達到了99.2%。
為了進一步研究其臨床適用性，研究團隊還進一步開展了人機心電圖判讀比賽，將50張急性ST段抬高型心肌梗死心電圖及50張非急性ST段抬高型心肌梗死心電圖分別由本算法及15位不同年資的心血管醫生進行判讀。結果顯示，本算法的敏感性及特異性分別為90%及98%，而醫生判讀的敏感性及特異性僅71%及89%。尤其是在一些ST段抬高相對不明顯的患者中，人工智能算法的優勢更加明顯。這一結果對急性ST段抬高型心肌梗死的自動預警提供了重要的軟件支持，未來將該算法嵌入可穿戴心電監測設備是急性心肌梗死院前預警非常有前途的方案。
Rokos在評論中特別指出，基于AI的急性ST段抬高型心肌梗死診斷系統有望改變全球的急性ST段抬高型心肌梗死診療體系，而此研究提出的“上海方案”無疑為實現這一目標跨出了堅實的一步。
相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2020.04.089
