Downcodes小編獲悉，發表在《刺胳針》期刊上的一項最新研究，介紹了一種名為AIRE的新型人工智慧增強心電圖(ECG)模型。該模型利用患者病史和影像學結果，精準預測死亡率和心血管疾病(CVD)風險，為臨床醫生提供個人化醫療建議，並有望革新心血管疾病的風險評估和預防。
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AIRE 模型的開發使用了來自不同患者群體的大量數據，克服了以往模型在時間性物學合理性和可解釋性方面的不足，使得預測結果不僅準確，而且能夠支持臨床實踐中的具體行動。研究發現，AIRE 能夠預測全因死亡、心室性心律不整、動脈粥狀硬化性心血管疾病和心臟衰竭風險，且在短期和長期風險評估方面都超過了傳統AI 模型。
心電圖是透過在患者胸部、手臂和腿部放置電極，非侵入性地評估心臟電活動的一種方法。儘管心電圖技術已有百年歷史，但最近的電腦處理能力和預測機器學習模型的進步為這一領域帶來了新的希望。儘管多項研究已經嘗試將AI 應用於心血管疾病和死亡風險的預測，但實際應用仍然很少。
此次研究開發了八個AIRE 模型，能夠提供個體化的生存曲線預測，而不僅僅是固定時間的風險評估。研究資料來自多個地理位置的臨床來源，包括美國的Beth Israel Deaconess 醫療中心和巴西的聖保羅- 米納斯吉拉斯熱帶醫學研究中心等。 AIRE 模型透過結合殘差塊卷積神經網路架構，創建了能夠考慮參與者死亡和追蹤缺失的患者特定生存曲線。
研究結果表明，AIRE 能夠以0.775的協調值準確預測全因死亡，特別是在沒有心血管疾病家族史的參與者中，AIRE 同樣能夠有效預測心臟衰竭事件。此外，AIRE 也展示了使用單導聯心電圖資料（如消費者設備）時的穩定性，為居家心血管疾病風險監測提供了可能性。
研究團隊表示，AIRE 平台不僅在預測準確性上超越了傳統人類專家的判斷，也為全球範圍內的臨床應用奠定了基礎。該平台預計將在初級和次級醫療中廣泛應用，為不同族群提供個人化的心血管疾病風險預測。
AIRE模型的出現為心血管疾病的預測和預防帶來了新的曙光，其準確性和可解釋性使其在臨床實踐中具有巨大的應用潛力，並有望惠及全球更多患者。 Downcodes小編期待未來AIRE模型能進一步完善，為建構更健康的世界貢獻力量。