人工智能算法用于预测肥厚型心肌病的发病几率

西奈山福斯特心脏医院的研究人员近期开展了一项研究，创建了一种可识别肥厚型心肌病（HCM）迹象的人工智能算法。这个名为Viz HCM的程序能快速、精准识别HCM患者，在就诊时将他们标记为高风险人群。美国食品药品监督管理局（FDA）此前已批准Viz HCM用于心电图（ECG）检测该病症。

该研究成果区别于现有功能之处在于，Viz HCM现在能给出特定患者患HCM的大致概率。这有助于未确诊患者更好地了解自身患病风险，也便于医护人员优先处理风险。

西奈山福斯特心脏医院机器学习主任约书亚·兰珀特（Joshua Lampert）医学博士表示：“这是将新型深度学习算法转化为临床实践的重要一步，为临床医生和患者提供了更有意义的信息。临床医生可通过排序工具确保在临床工作清单前列识别出高风险患者，从而优化临床工作流程。通过模型校准，患者能获得更个性化信息，这提高了模型分类评分的可解释性，从而能得到更好的建议。”

HCM是全球常见的心脏病，男女老少、不同种族均可患病。它常为遗传性疾病，也是心脏移植的主要原因。据估计，约75万美国人受HCM影响，但只有小部分经临床确诊。多年来虽出现了一些有效的管理和治疗策略，但多数患者在症状开始显现时才知晓自己患病。

HCM也是心力衰竭和心律失常的直接病因，可能导致猝死。其对心脏的主要影响是使心室壁增厚，从而对血管施压并可能阻碍血流。症状从毫无症状到心悸、晕厥不等，极端情况下会发生心源性猝死。

Viz HCM对2023年3月至2024年1月间近7.1万名接受心电图检查的患者进行了测试。算法识别出1522名患者的HCM标记为阳性，研究人员随后复查以确定哪些患者确诊。对Viz HCM进行模型校准后，研究人员明确判定校准后的患HCM概率与患者实际患病几率相关。

该模型可能实现对HCM的早期识别与应对，让心脏病专家识别并向每位患者解释个体风险，而以前的模型只能标记患者。此外，它可在HCM症状出现前预防，避免猝死或血流受阻等不良后果。

共同资深作者、医学博士、公共卫生硕士吉里什·N·纳德卡尼（Girish N. Nadkarni）表示：“这项研究体现了实用的实施科学的最佳状态，展示了我们如何负责任且深思熟虑地将先进人工智能工具融入现实世界的临床工作流程。重要的不仅是构建高性能算法，还要确保它以改善患者预后且符合实际医疗服务方式来支持临床决策。”