早期发现结构性腹黑病关于改善预后至关要害，但平时筛查仍然受限于超声心动图等影像器具的老本和可及性。近期开yun体育网，东说念主工智能用于早期发现结构性腹黑病的权术后果登上《天然》杂志。AI孤独分析心电图（ECG）数据的检测准确率以致高于AI赞助下的东说念主类腹黑病众人。
这项最新的权术斥地了一款名为EchoNext的东说念主工智能筛查器具，通过分析通例心电图（ECG）数据，大约从中准确识别出有结构性腹黑病的患者。这将为下一步细目哪些患者需要进一步经受超声心动图会诊进行灵验筛选，幸免了医疗查验资源的滥用。
天然心电图用途平时，但也存在局限性——心电图无法反应出腹黑的结构，仅能为结构性腹黑病提供迤逦会诊依据。超声心动图行使超声波获取腹黑图像，可用于明确会诊腹黑瓣膜病、心肌病、肺动脉高压以过头他需要药物或手术休养的腹黑结构问题。
现在结构性腹黑病齐不错通过超声心动图明确会诊，但这种会诊圭表老本高、需要专科学问以及合乎的患者遴荐，适度了其全面应用。因此，紧要需要更好地对患者进行风险分层，并细目哪些患者应转诊进行超声心动图查验，从而提高结构性腹黑病的会诊率和早期休养率。
在这项最新的权术中，东说念主工智能模子经受了23万名患者跨越120万对的心电图-超声心动图的对照西宾，以检测多种体式的结构性腹黑病。而后，团队对近85000名此前未作念过超声心动图查验且正在经受心电图查验的患者使用了EchoNext筛查器具，EchoNext识别出跨越7500名存在未确诊的结构性腹黑病的高风险。在这些被EchoNext认定为高风险的东说念主群中，有跨越一半东说念主经受了超声心动图查验。结束表露，AI器具对结构性腹黑病会诊的准确率高达77.3%。
权术团队将EchoNext模子与东说念主类腹黑病众人进行了相比，共有13位腹黑病众人对3200份心电图的评估（其中1600份使用AI赞助，1600份未使用AI赞助，每位腹黑病众人平均评估了246份心电图）来会诊结构性腹黑病。结束表露，在未使用AI赞助的情况下，腹黑病众人的准确率为64%；在使用AI赞助的情况下，腹黑病众人的准确率栽培至69.2%，但仍低于EchoNext模子检测的77.3%的准确率。
结构性腹黑病在天下迥殊千万患者，这是一类影响包括腹黑瓣膜、心室壁或心腔功能的疾病，举例腹黑瓣膜病、右心和左心衰退、肺动脉高压以及左心室肥厚。在疾病程度的早期阶段发现患有结构性腹黑病患者，已被解说大约裁减圆寂率、减少休养老本并提高生计质地。然则，由于穷乏通例且经济灵验的筛查测试，许多有结构性腹黑问题的东说念主直到腹黑功能严重受损时才被发现。
本权术的通信作家、好意思国哥伦比亚大学欧文医学中心腹黑病众人、纽约长老会病院东说念主工智能医疗主任Pierre Elias暗意：“这些发现支持了东说念主工智能在大范围扩大腹黑病筛查阴私面方面的后劲。心电图+AI，可能始创一种全新的筛查模式。”
权术团队觉得，临床大夫使用心电图+AI的分析结束，改日不错通过设定某一个阈值，将东说念主工智能的专科心电图解读与临床大夫更平时、更千般化的知知趣相连，来细目患者是否应该经受超声心动图查验，以尽量幸免无谓要的查验。
他们还指出，改日的腹黑病风险权衡可能会受益于多模态模子，举例整合胸部X光片、施行室磨真金不怕火结束和心电图等数据，对患者的风险进行更为全面的权衡评估。
然则，这种AI检测的圭表也带来了一些挑战，举例斯类模子的集成和选择的复杂性也大大加多；模子看似推崇细致，但泛化技艺较差等。针对这些挑战，齐需要在临床使用的经过中进一步优化和完善。
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