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科學(xué)家揭示一項(xiàng)由人工智能增強(qiáng)的心房顫動篩查非隨機(jī)干預(yù)試驗(yàn)

2022/11/16 15:51:33 來源：科技部生物中心評論：(0)

導(dǎo)言：以往的心房顫動篩查試驗(yàn)表明，傳統(tǒng)的篩查方法漏診率較高，需要提出更具有針對性的檢測方法。美國梅奧診所研究團(tuán)隊(duì)評估了人工智能算法增強(qiáng)的靶向篩查心房顫動方法在識別房顫中的有效性。該研究成果于近日發(fā)表在《LANCET》，題為：Artificial intelligence-guided screening for atrial fibrillation using electrocardiogram during sinus rhythm: a prospective non-randomised interventional trial。

　　以往的心房顫動篩查試驗(yàn)表明，傳統(tǒng)的篩查方法漏診率較高，需要提出更具有針對性的檢測方法。美國梅奧診所研究團(tuán)隊(duì)評估了人工智能算法增強(qiáng)的靶向篩查心房顫動方法在識別房顫中的有效性。該研究成果于近日發(fā)表在《LANCET》，題為：Artificial intelligence-guided screening for atrial fibrillation using electrocardiogram during sinus rhythm: a prospective non-randomised interventional trial。

　　這項(xiàng)非隨機(jī)干預(yù)試驗(yàn)對美國40個(gè)州的1003名患者（平均年齡為74歲）進(jìn)行研究。這些患者為先前招募，有中風(fēng)危險(xiǎn)因素但先前無房顫，并在常規(guī)檢測中做了心電圖。參與者佩戴長達(dá)30天的連續(xù)動態(tài)心律監(jiān)測儀，通過手機(jī)連接近實(shí)時(shí)的傳輸數(shù)據(jù)。人工智能算法應(yīng)用于心電圖，將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組。在平均22.3天的連續(xù)監(jiān)測中，370名低風(fēng)險(xiǎn)患者中有6人檢測到心房顫動，633名高風(fēng)險(xiǎn)患者中有48人檢測到心房顫動。與常規(guī)組相比，人工智能增強(qiáng)的篩查方式與心房顫動的檢測率增加有關(guān)。

　　研究結(jié)果表明，利用現(xiàn)有臨床數(shù)據(jù)的人工智能增強(qiáng)的靶向篩查方法提高了房顫的檢測率，并可提高房顫篩查的有效性。

　　論文鏈接：

　　https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(22)01637-3/fulltext#seccestitle10

　　注：此研究成果摘自《LANCET》，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)和立場。

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[責(zé)任編輯：喬姍]