人工智能模型可以读取心电图，识别心脏病风险较高的女性患者

一种新的人工智能模型可以根据心电图（ECG）标记出心脏病风险较高的女性患者。

　　

一项新的AI模型可以根据心电图（ECG）标记出患心脏病风险较高的女性患者。

研究人员表示，该算法是专门为女性患者设计的，能够帮助医生更早地识别高风险女性，从而提供更好的治疗和护理。相关细节已于今日发表在《柳叶刀·数字健康》上。

心电图记录了心脏的电活动，是全球最常见的一种医学检测手段。在他们的研究中，研究人员使用人工智能分析了来自18万名患者的超过100万份心电图，其中9.8万名是女性。

在最新研究中，研究人员开发了一个评分系统，用于衡量个体心电图与男性和女性“典型”心电图模式的匹配程度，并显示出每个性别的风险范围。那些心电图更接近“典型男性”模式的女性——例如电活动信号增大——往往心脏腔室更大、心肌质量更多。

关键的是，这些女性被发现患心血管疾病、未来心力衰竭和心脏病发作的风险显著更高，与那些心电图更接近“典型女性”心电图的女性相比。

此前的证据表明，男性患心脏病——更准确地说是心血管疾病——的风险更高，这可能是由于激素水平差异和生活方式因素的差异。因此，医疗专业人员和公众认为女性患心血管疾病的风险较低。然而，女性患心血管疾病的风险实际上也很高，在英国，女性死于冠状动脉心脏病（心脏病发作的主要原因）的可能性是死于乳腺癌的两倍。最近一份共识声明将心血管疾病称为女性的“头号杀手”，并呼吁改善女性的诊断和治疗，以及提高女性在临床试验中的代表性。

该研究由伦敦帝国理工学院国家心肺研究所的学术临床讲师、帝国理工学院医疗保健NHS信托基金会的心脏病学注册医师阿鲁纳斯·索（Arunashis Sau）博士领导。他表示：“我们的研究表明，女性心血管疾病远比之前认为的更为复杂。在诊所中，我们使用心电图等检测手段来提供一个关于病情的快照，但结果可能是按性别对患者进行分组，而没有考虑到他们的个体生理特征。AI增强的心电图让我们对女性心脏健康有了更细致的理解，我们相信这可以用来改善患心脏病风险女性的治疗结果。”

伦敦帝国理工学院国家心肺研究所心脏电生理学高级讲师、帝国理工学院医疗保健NHS信托基金会和切尔西及威斯敏斯特医院NHS基金会信托基金会的顾问心脏病学家冯·恩·吴（Fu Siong Ng）博士是该研究的高级作者。他表示：“许多被识别出的女性实际上比‘平均’男性的风险更高。如果该AI模型得到广泛应用，随着时间的推移，可能会减少心脏病护理中的性别差异，并改善患心脏病风险女性的治疗结果。”

该研究小组最近还发表了一篇关于相关AI-ECG风险评估模型的论文，该模型名为AIRE，能够从心电图中预测患者发展和加重疾病的风险。AIRE在英国国家医疗服务体系（NHS）的试验计划于2025年底进行，这些试验将评估在帝国理工学院医疗保健NHS信托基金会和切尔西及威斯敏斯特医院NHS基金会信托基金会的医院中实施该模型的真实患者中的益处。该模型将与AIRE一起进行试验。

英国心脏基金会临床主任索尼娅·巴巴·纳拉扬（Sonya Babu-Narayan）博士表示：“很多时候，女性被医疗专业人员误诊甚至被忽视，原因在于存在心脏病是‘男性问题’的错误观念。即使她们得到了正确的诊断，证据也表明女性比男性更不可能得到推荐的治疗。”

“这项研究将强大的AI技术应用于心电图，这是一种常规、廉价且广泛可用的心脏检测手段。利用这类研究的潜力可以帮助更好地识别未来心脏问题风险最高的患者，并缩小心脏护理结果的性别差距。然而，仅靠一项检测无法实现公平。确保每个人在需要时都能得到正确的护理，需要我们医疗系统的每个部分都发生改变。”

该研究由英国心脏基金会资助，通过为索博士提供英国心脏基金会临床研究培训奖学金，为吴博士提供英国心脏基金会项目资助，以及帝国理工学院的英国心脏基金会研究中心卓越奖。研究人员还得到了NIHR帝国生物医学研究中心的支持，这是帝国理工学院医疗保健NHS信托基金会和伦敦帝国理工学院之间的一个转化研究合作伙伴关系，该中心在2022年获得了9500万英镑的资助，用于继续为患者开发新的实验性治疗和诊断方法。