一个新的人工智能模型可以根据心电图（ECG）标记出更高风险的女性心脏病患者。
一个新的人工智能模型可以根据心电图（ECG）标记出更高风险的女性心脏病患者。
研究人员表示，专为女性患者设计的算法可以使医生更早识别高风险女性，从而提供更好的治疗和护理。详细信息今天发表在《柳叶刀数字健康》上。
心电图记录心脏的电活动，是全球最常见的医学检查之一。在这项由英国心脏基金会资助的研究中，研究人员使用人工智能分析了来自180,000名患者的超过一百万个心电图，其中98,000名为女性。
在最新的研究中，研究人员开发了一个评分，衡量个体的心电图与男性和女性的“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。 ECG模式更接近典型“男性”模式的女性——例如电信号增大——往往拥有更大的心脏腔室和更多的肌肉质量。
关键是，这些女性也被发现与心电图更接近“典型女性”心电图的女性相比，心血管疾病、未来心力衰竭和心脏病发作的风险显著更高。
以前的证据显示，男性往往面临更高的心脏病——更准确地说是心血管疾病——风险，这可能与激素水平和生活方式因素的差异有关。因此，医疗专业人员和公众认为，女性的心血管疾病风险较低。尽管如此，女性的风险也很高，女性死于冠心病（心脏病发作的主要原因）的几率是死于乳腺癌的两倍。最近的一项共识声明将心血管疾病称为“女性的第一杀手”。声明呼吁为女性提供更好的诊断和治疗，以及在临床试验中更好的女性代表性。
阿鲁纳希斯·索（Dr Arunashis Sau）是伦敦帝国学院国家心肺研究所的学术临床讲师，也是帝国学院医疗信托的心脏病注册医生，他领导了这项研究。他表示：
“我们的工作强调，女性的心血管疾病远比之前认为的要复杂。在临床上，我们使用心电图等测试提供情况的快照，但这可能会以一种不考虑个体生理的方式对患者按性别分组。人工智能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面临心脏病风险的女性的结果。”
福·雄·吴（Dr Fu Siong Ng）是帝国学院伦敦国家心肺研究所的心脏电生理学讲师，同时也是帝国医疗信托和切尔西与威斯敏斯特医院 NHS 基金信托的顾问心脏科医师，是该研究的资深作者。他说：“许多被识别的女性实际上面临比‘平均’男性更高的风险。如果广泛使用，随着时间的推移，人工智能模型可能会减少心脏护理中的性别差异，并改善面临心脏病风险女性的结果。”
研究小组最近发表了另一篇关于相关 AI-ECG 风险评估模型的论文，称为 AIRE，该模型可以根据心电图预测患者发展和加重疾病的风险。AIRE 在 NHS 的试验已计划于 2025 年底进行。这些试验将评估在来自帝国学院医疗信托和切尔西与威斯敏斯特医院 NHS 基金信托的实际患者中实施该模型的好处。该模型将与 AIRE 一同进行试验。
索尼亚·巴布-纳拉扬博士（Dr Sonya Babu-Narayan），英国心脏基金会的临床主任，有所提到：“女性太多时候被误诊，甚至被医疗专业人员无视，这源于心脏病是‘只属于男性’的问题这一神话。即使她们得到了正确的诊断，证据表明女性比男性更不可能接受推荐的治疗。”
“这项研究将强大的人工智能技术应用于常规、廉价且广泛可用的心脏测试——心电图。利用这种研究的潜力，可以更好地识别出未来心脏问题风险最高的患者，并减少心脏护理结果中的性别差距。然而，单一的测试无法实现公平。确保每个人在需要时获得所需的心脏护理，将需要我们医疗系统各个部分的变革。”
这项研究由英国心脏基金会资助，通过向索博士提供 BHF 临床研究培训奖学金、向福·雄·吴博士提供的 BHF 项目拨款以及帝国的 BHF 卓越研究中心。研究人员还得到了 NIHR 帝国生物医学研究中心的支持，这是一个帝国学院医疗信托与帝国学院伦敦之间的转化研究合作，2022 年获得 9500 万英镑的资助，以继续开发新的实验性治疗和诊断方案。
