AI看心电图，比医生更好监测患者健康，比患者更清楚未知并发症

药明康德AI 2019-12-05

药明康德AI/报道

心电图检测是心血管疾病诊断的重要医学检查之一。它可以快速诊断患者的病情，对争取抢救时间有重要作用。在检查时，医生会记住心电图的正常参考值，了解异常心电图的特征表现。目前，已形成标准的心电分析流程，国内外也开始对心电图的智能诊断开展了大量的研究。

图片来源：Pixabay

近日，美国心脏协会期刊Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology上发表的一项新研究表明，在不久的将来，医生可能会将人工智能（AI）应用到心电图数据的读取中，用以预测患者的整体健康状况。

心电图是一项快速、简单、无痛的检查，它能将心脏产生的电冲动放大并将其记录在条形记录纸上。通过对心电图的分析，医生可以了解心脏起搏点（触发每一次心脏搏动的地方）、心电传导通路、心率及心律等情况。众所周知，患者的性别和年龄可能影响心电图。

在这项研究中，研究人员假设AI可以通过确定患者的性别以及实际年龄，从而估算其“生理年龄”（泛指人达到某一时序年龄时生理和其功能所反映出来的水平，即与一定时序年龄相对应的生理及其功能的表现程度），用来更准确地跟踪整体健康状况与实际年龄是否相符。

研究人员使用了近50万名患者的心电图数据，训练了基于卷积神经网络（ConvolutionalNeural Network，CNN）的深度学习人工智能系统，用以发现输入和输出数据之间的相似性。一旦训练完成，CNN将通过对另外275,000名患者给定的输入数据预测其相应输出数据的准确性。通过算法学习，那些经历过心脏病发作、射血分数低和冠状动脉疾病等不良健康状况的患者的生理年龄会较高，没有上述症状的患者的生理年龄则较低。

▲ Suraj Kapa博士：（图片来源：Mayo Clinic官网）

“更准确地评估患者整体健康状况有助于医生对患者的进一步检查，以确定他们是否存在无症状或暂时无症状的疾病，这样患者便可以从早期诊断和干预中获益。“梅奥诊所（Mayo Clinic）的医学助理教授，也是该研究的作者Suraj Kapa博士说：”对于大多数人来说，人工智能心电图读取功能可以更好地显示出身体可能正在发生的一些状况，例如有新的健康问题或患者并不清楚的并发症。”

此外实验也验证了起初的假设：AI以90%的准确率验证患者的性别，以72%的准确率验证了患者的实际年龄。这也就说明，AI通过学习心电图数据预测患者性别以及真实年龄，来预估患者整体健康状况的可靠性。

虽然该研究有大量的试验样本，但目前还是存在不足。所有的研究参与者都是患者，且其心电图只适用于某一种临床适应症，需要更多健康患者以及其他临床适应症患者的数据进一步验证CNN算法准确性。

图片来源：Pexel

现代医学的发展让患者获益良多，人工智能的应用让影像检测作为重要的诊断依据更上一层楼。在传统的检查方式中，医生要逐张查看并凭借经验进行分析诊断，耗时长且需要反复查看确认。由于患者个体差异较大，医生阅片能力和医生当时的身体状况都会影响到诊断的准确率。人工智能的应用免去大量的初步阅片筛查，用时短，且具有一定的稳定性和全面性，能为医学影像诊断做出较大贡献。

目前，AI在医学影像领域的应用主要有三类，即疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像。人工智能通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题。肿瘤影像是目前人工智能在医学影像方面应用最多的，其中肺部结节和肺癌筛查、乳腺癌筛查、前列腺癌影像诊断三个方面已经广泛应用于医学影像诊疗工作中。

以肺部结节筛查为例，其步骤为：（1）使用图像分割算法对肺部扫描序列进行处理，生成肺部区域图，然后根据肺部区域图生成肺部图像。（2）利用肺部分割生成的肺部区域图像，加上结节标注信息生成结节区域图像。（3）训练基于卷积神经网络的肺结节分割器，然后对图像做肺结节分割，得到疑似肺结节区域。（4）找到疑似肺结节后，使用3D卷积神经网络对肺结节进行分类，得到真正肺结节的位置和置信度。

我们相信，人工智能在医学方面不会局限于影像的读取。在之后，它与多领域的交叉合作会给人们带来更多便利和益处！

本文由药明康德AI整理编译

参考资料（可上下滑动查看）

[1] Artificial intelligence could use EKG data to measure patient’soverall health status. Retrieved Aug 29, 2019, from https://newsroom.heart.org/news/artificial-intelligence-could-use-ekg-data-to-measure-patients-overall-health-status/

[2] Mayo Clinic researchers develop AI to measure Physiological healthfrom ECG. Retrieved Aug 29, 2019, from https://www.beckershospitalreview.com/artificial-intelligence/mayo-clinic-researchers-develop-ai-to-measure-physiological-health-from-ecg.html

[3] 在人工智能参与最多的医学影像诊断领域，做一次完整的调研. Retrieved Aug 29, 2019, fromhttp://tech.ifeng.com/a/20170915/44684977_0.shtml

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