《自然》子刊:检测心脏疾病也能如此简单!只需要两样工具即可实现

近日,梅奥诊所(Mayo Clinic)发现了一种新方法,可以在早期检测无症状左室功能障碍的现象。这种方法你其实并不陌生——使用心电图(EKG)测试,再配合人工智能技术,即可实现检测。这项研究发表在了《Nature Medicine》上。

无症状左室功能障碍是心力衰竭的前兆,其特征表现为存在弱心脏泵。这种疾病仅在美国就影响到了700万患者,可能导致他们生活质量降低,甚至有可能威胁患者的生命安全。

图片来源:Pixabay

然而,这并不是一种无药可治的疾病,只不过目前尚没有一种既廉价又无创无痛的筛查工具,来对无症状左室功能障碍进行诊断。目前现有的最佳筛查方式是测试利钠肽水平(BNP),但其结果却不尽如人意。如果有一种方法,只花费几秒钟的时间和非常低的费用,且结果非常容易获取,就再好不过了。

因此,梅奥诊所的研究人员将目光转向了一个符合上述全部特征的方式——心电图。在经过人工智能技术处理后,心电图可以展现关于心脏疾病的新信息,这对于挽救患者生命和改善健康来说大有裨益。

研究人员假设,经过适当训练的神经网络可以在心电图中检测出无症状左室功能障碍的迹象。因此,他们使用梅奥诊所的数据,对超过62万张心电图和超声心动图进行筛查,以确定需要进行研究的目标人群。同时,他们创建了一个神经网络,并应用这些心电图数据对其进行了训练、验证及测试。

▲该研究建立数据集的示意图(图片来源:《Nature Medicine》)

研究结果显示,AI和标准心电图相结合,可以准确检测出无症状左室功能障碍的现象。其准确性足以与其它常见的疾病筛查手段相媲美,这些手段包括用前列腺特异性抗原筛查前列腺癌、乳腺X光图像筛查乳腺癌、以及宫颈细胞学检测筛查宫颈癌等。

此外,在未患有心室功能障碍的患者中,AI预测心室功能障碍风险为阳性的患者是阴性的四倍之多。该研究的资深作者、来自梅奥诊所的药学教授Paul Friedman博士指出:“这种检测方式不仅能分辨无症状左室功能障碍,还能预测人们未来患疾病的风险程度,而这都是通过识别心电图中那些非常早期和微妙的变化完成的。”

参考资料:

[1] Mayo study uses AI to create inexpensive, widely available early detector of heart disease. Retrieved January 24, 2019, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-01/mc-msu010319.php

[2] Attia, et al., (2019). Screening for cardiac contractile dysfunction using an artificial intelligence–enabled electrocardiogram. Nature Medicine, doi: https://doi.org/10.1038/s41591-018-0240-2

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在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

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