同濟團隊研發(fā)心梗人工智能預(yù)警系統(tǒng)

近日，同濟大學(xué)附屬第十人民醫(yī)院心臟中心徐亞偉教授團隊研發(fā)一套基于可穿戴12導(dǎo)聯(lián)心電可穿戴設(shè)備和人工智能預(yù)警軟件的急性心肌梗死預(yù)警系統(tǒng)。

該研究旨在研究通過普通12導(dǎo)聯(lián)心電圖構(gòu)建可自動判讀急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)的人工智能算法。該研究首先收集來自同濟大學(xué)附屬第十人民醫(yī)院及長海醫(yī)院1802例心電圖疑似STEMI的心電圖，并通過“金標準”——冠狀動脈造影進行心電圖篩選，最終篩選出667例具有明確“罪犯”血管的STEMI心電圖，同時匹配了7571例正常及存在其他類型異常心律的心電圖作為對照組。接著，移視科技通過Res-net人工智能算法構(gòu)建了STEMI的人工智能判讀算法，通過內(nèi)部測試、外部驗證顯示，本研究構(gòu)建的算法敏感性達到96.8%，特異性達到了99.2%。

為了進一步研究其臨床適用性，該團隊還進一步開展了人機心電圖判讀比賽，將50張急性ST段抬高型心肌梗死心電圖及50張非急性ST段抬高型心肌梗死心電圖分別由本算法及15位不同年資的心血管醫(yī)生進行判讀。結(jié)果顯示，本算法的敏感性及特異性分別為90%及98%，而醫(yī)生判讀的敏感性及特異性僅71%及89%。尤其是在一些ST段抬高相對不明顯的患者中，人工智能算法的優(yōu)勢更加明顯。這一結(jié)果對急性ST段抬高型心肌梗死的自動預(yù)警提供了重要的軟件支持，未來將該算法嵌入可穿戴心電監(jiān)測設(shè)備是急性心肌梗死院前預(yù)警非常有前途的方案。