新传媒网一种新的深度学习应用程序提供了一种左心室(LV)收缩功能障碍的自动筛查方法。这种情况大大降低了心脏的泵血能力，并与频繁住院和过早死亡的双重风险有关。通过及时检测和开始药物治疗，左心室功能障碍是可以预防的。然而，在症状出现之前识别疾病并不可行。
为了应对这一挑战，心血管数据科学实验室 (CarDS) 实验室的医学博士、理学硕士 Rohan Khera 和他的团队开发了一种新的基于人工智能 (AI) 的心电图 (ECG) 解释，专为全球使用而设计。该研究于 7 月 25 日发表在《Circulation》杂志上。
如果没有超声心动图或 MRI 扫描，心脏病专家无法识别左心室功能障碍的患者。诊断左心室收缩功能障碍(心脏主腔的弱点)需要进行心脏成像。该疾病的广泛筛查受到技术和现有专业知识的限制。然而，心电图是全球临床实践中最容易获得的心血管诊断测试。
在他们的设计中，该团队包含了近 400,000 个心电图以及来自成像测试的心脏功能障碍数据。该算法使用来自美国多家诊所和医院以及巴西大型社区队列的数据进行了不同格式的测试。
Khera 说：“我们证明，12 导联心电图(最受认可且最容易获得的心脏测试)的简单照片或扫描图像可以提供有关心脏结构和功能障碍的重要见解。”“这开启了最终为此类疾病提供筛查工具的可能性，这些疾病影响着全球多达二十分之一的成年人。
“他们的诊断经常被推迟，因为高级检测要么不可用，要么只针对有症状的患者。现在我们可以通过简单的网络或智能手机应用程序来识别这些患者，”赫拉说。本文附带了此类应用程序的一个版本，由 CarDS 实验室托管用于演示。
