人工智能在预防猝死方面的应用

由于人工智能，许多心脏性猝死病例可以避免。作为一项即将发表在《欧洲心脏杂志》上的新研究的一部分，来自Inserm、巴黎城市大学和巴黎公立医院集团（AP-HP）的研究人员与他们在美国的同事合作，开发了一个模仿人类大脑的人工神经元网络。在对超过24万例动态心电图数据的分析中，该算法确定了70%以上的患者在接下来的2周内有可能引发心脏骤停的严重心律失常风险。

　　

由于人工智能，许多心脏性猝死病例可以避免。作为一项即将发表在欧洲心脏杂志，巴黎城市大学和巴黎公立医院集团（AP-HP）的研究人员与他们在美国的同事合作，开发了一个模仿人类大脑的人工神经元网络。在对超过24万例动态心电图数据的分析中，该算法确定了70%以上的患者在接下来的2周内有可能引发心脏骤停的严重心律失常风险。

每年，全世界有超过500万人死于心源性猝死。许多心脏骤停都是突然发生的，没有任何可识别的警告信号，袭击的是一般人群中没有心脏病史的人。

根据Inserm、巴黎城市大学和巴黎公立医院集团（AP-HP）的一组研究人员与他们在美国的同事合作进行的一项新研究，人工智能可以帮助改善对心律失常的预测。心律失常是一种无法解释的心律紊乱，如果严重的话，可能导致致命的心脏骤停。

作为这项研究的一部分，Cardiologs公司（飞利浦集团）的一组工程师与巴黎城市大学和哈佛大学合作开发了一个人工神经元网络。这个算法所做的是模仿人类大脑的功能，以提高对心脏性猝死的预防。

研究人员分析了从六个国家（美国、法国、英国、南非、印度和捷克）收集的24万张动态心电图数据，分析了数百万小时的心跳。

多亏了人工智能，研究人员能够识别预示心律失常风险的新微弱信号。他们特别感兴趣的是，在心脏收缩和放松的完整周期中，电刺激和放松心室所需的时间。

“通过分析他们24小时的电信号，我们意识到我们可以识别出在接下来的两周内易患严重心律失常的受试者。如果不及时治疗，这种类型的心律失常可能会发展为致命的心脏骤停”，该研究的第一作者，巴黎第二大心血管研究所（ICPS）的心脏病学家和飞利浦人工智能医学主任Laurent Fiorina博士解释道。

虽然人工神经网络仍处于评估阶段，但在本研究中显示，它能够在70%的病例中检测到高危患者，在99.9%的病例中检测到无风险患者。

未来，该算法可用于监测医院的高危患者。如果它的性能得到改进，它也可以用于测量血压以显示高血压风险的动态霍尔特仪等设备。它甚至可以用在智能手表上。

巴黎城市大学（PARCC） Inserm研究主任、巴黎城市大学心脏病学教授、乔治·蓬皮杜欧洲医院AP-HP心脏病学系主任Eloi Marijon评论说：“我们在这里提出的是预防猝死的范式改变。”到目前为止，我们一直在试图识别中期和长期有风险的患者，但无法预测心脏骤停前几分钟、几小时或几天内会发生什么。现在，多亏了人工智能，我们可以在很短的时间内预测这些事件，并有可能在为时已晚之前采取行动。”

研究人员现在希望进行前瞻性临床研究，以测试该模型在现实世界条件下的功效。Fiorina博士坚持认为：“这项技术在用于医疗实践之前，必须在临床试验中进行评估。但我们已经证明，人工智能有可能从根本上改变严重心律失常的预防。”