Apple Watch能“读懂”心电图，首次用于识别“隐藏

人工智能处于健康和医疗领域技术发展的前沿。 2025 年美国心脏协会年会 (AHA) 前夕，Apple Watch 的一项新研究显示，该设备首次识别出患者的结构性心脏病。结构性心脏病的早期发现对于改善结果至关重要，但广泛的筛查仍然受到成本和超声心动图等成像工具的可用性的限制。这项创新技术有可能改变未来心脏病的筛查方式。该研究仅使用苹果智能手表记录的简单心脏电活动读数，即单导联心电图（ECG），并在人工智能算法的加持下，筛查出过去只能通过12导联心电图才能检测到的心脏结构性疾病。该技术的核心在于用于心脏病检测的人工智能算法名词该算法是根据科学家从超过 110,000 名患者收集的 266,000 个复杂的 12 导联心电图测量数据开发的，并在超过 45,000 名患者中进行了外部验证。它可以检测包括心肌收缩力弱、瓣膜损伤和心肌增厚在内的疾病，并且有望将可用设备的潜力扩展到心律失常检测之外的更多领域。目前，国内外在人工智能检测心脏病领域正在进行大量研究。今年7月，人工智能用于PU结构性疾病早期检测的研究成果发表在《自然》杂志上。哥伦比亚大学欧文医学中心的研究团队开发了一种算法，允许人工智能独立分析心电图（ECG）数据，其检测精度比人工智能辅助的人类心脏病专家更高。 Rohan Khera，Apple Watch 新研究的高级作者耶鲁大学医学院心血管数据科学实验室主任评论道：“这项新技术使得大规模早期筛查结构性心脏病成为可能，并且可以使用许多人已经拥有的设备。”但研究人员承认，该研究也存在一些局限性，例如结构性心脏病患者的样本量较小以及出现了一些假阳性结果。据介绍，人工算法NG智能成功识别出结构性心脏病患者，准确率达到86%，而在没有这种疾病的人中，算法排除疾病的准确率高达99%。一位心脏病专家告诉第一财经记者，包含人工智能技术的现有设备已经开始用于检测某些心脏病，例如房颤或心律失常等早期预警信号。心力衰竭、心脏瓣膜病等都是“隐秘疾病”心电图算法改进后的人工算法如果能在这一领域发挥作用，对社会将具有很大的价值。专家补充道，心电图无法检测结构性心脏病。超声心动图利用超声波获取心脏图像，可以明确诊断瓣膜性心脏病、心肌病、肺动脉高压等需要药物或手术治疗的结构性心脏问题。他还表示，诊所可以利用心电图+AI分析的结果来诊断心脏疾病。通过设定一定的阈值来确定患者未来是否应该接受治疗，并将人工智能对心电图的专业解释与更广泛和更多样化的临床知识相结合，以避免不必要的分析；此外，预测心脏病风险可以受益于多模态模型，例如整合来自胸部X光、分娩的数据。化测试结果和心电图，以对患者的心血管风险进行更全面的评估。哥伦比亚大学欧文医学中心心脏病专家、纽约长老会医院人工智能医学主任皮埃尔·埃利亚斯认为，这些发现支持人工智能大规模扩大心脏病筛查范围的潜力。 “心电图+人工智能可以创建新的筛查模式。”他说。他还表示，这种人工智能发现的方法也带来了一些挑战，比如集成和采用此类模型的复杂性大大增加；该模型看似表现不错，但普遍性较差等，要应对这些挑战，在临床使用中还需要进一步优化和改进。 （本文来自第一财经）返回搜狐查看更多