2025年08月04日
□譚晶晶
美國研究人員開發(fā)出一款多模態(tài)人工智能（AI）模型，能顯著提高識別心源性猝死高風(fēng)險人群的準確性，有助于挽救生命，減少不必要的醫(yī)療干預(yù)。
美國約翰斯·霍普金斯大學(xué)等機構(gòu)的研究人員近日在《自然—心血管研究》雜志上發(fā)表論文說，他們新開發(fā)的AI模型名為“多模態(tài)AI室性心律失常風(fēng)險分層系統(tǒng)（MAARS）”，可通過分析患者的心臟增強磁共振成像（MRI）及各種醫(yī)療數(shù)據(jù)，挖掘出此前未被識別的重要心臟健康信息，從而更準確預(yù)測由室性心律失常導(dǎo)致的心源性猝死風(fēng)險。
研究人員介紹，這項研究聚焦于一種常見遺傳性心臟病——肥厚型心肌病。這種疾病是年輕人及運動員心源性猝死的主要原因之一，全球每200至500人中就有1人患病。盡管很多患者可正常生活，但部分個體心源性猝死風(fēng)險較高。目前歐美國家普遍使用的臨床指南對高風(fēng)險人群的風(fēng)險區(qū)分能力僅為0.50（隨機猜測為0.50，完美預(yù)測為1.0），與擲硬幣相當(dāng)。
研究顯示，新型AI模型能大幅提升預(yù)測準確性。針對約翰斯·霍普金斯醫(yī)院及北卡羅來納州桑格心臟與血管研究所患者進行的測試顯示，AI模型對高風(fēng)險人群的風(fēng)險區(qū)分能力為0.89，在40至60歲人群中可達0.93。該模型還能描述患者高風(fēng)險的原因，以便醫(yī)生更好地制定治療方案。
研究人員表示，這款A(yù)I模型在心源性猝死風(fēng)險預(yù)測方面的表現(xiàn)遠超現(xiàn)有算法。他們還計劃將該模型推廣至其他類型心臟疾病的風(fēng)險評估。
（據(jù)新華社電）
