心房顫動(dòng)是最常見的心律失常，與三分之一的缺血性中風(fēng)有關(guān)，這是最常見的中風(fēng)類型。但房顫未被充分診斷，部分原因是許多患者沒有癥狀。
人工智能心電圖(ECG)最近被證明可以識(shí)別房顫短暫發(fā)作的存在，并且人工智能心電圖算法能夠在人群中臨床診斷得到確認(rèn)之前長(zhǎng)達(dá) 10 年預(yù)測(cè)房顫 -由 Mayo Clinic 研究人員進(jìn)行的基于研究。
Mayo Clinic 的一項(xiàng)新的基于人群的研究現(xiàn)在提供了證據(jù)，證明該算法可以幫助識(shí)別認(rèn)知能力下降風(fēng)險(xiǎn)更大的患者。根據(jù)這項(xiàng)研究，顯示房顫高概率的人工智能心電圖也與 MRI 上的梗塞或腦卒中事件有關(guān)。
該研究發(fā)表在Mayo Clinic Proceedings上的一篇文章“人工智能支持的心房顫動(dòng)心電圖識(shí)別認(rèn)知衰退風(fēng)險(xiǎn)和腦梗塞”中進(jìn)行了描述。
觀察到的大多數(shù)梗塞是皮層下的，這意味著它們發(fā)生在皮層以下的大腦區(qū)域。這表明啟用人工智能的心電圖不僅可以預(yù)測(cè)心房顫動(dòng)，還可以檢測(cè)其他心臟病標(biāo)志物，并與小血管腦血管疾病和認(rèn)知能力下降相關(guān)。
“這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，在正常竇性心律期間獲得的人工智能心電圖與較差的基線認(rèn)知以及整體認(rèn)知和注意力的逐漸下降有關(guān)，”Mayo Clinic 神經(jīng)學(xué)家和該研究的通訊作者，醫(yī)學(xué)博士 Jonathan Graff-Radford 說。“研究結(jié)果提出了一個(gè)問題，對(duì)于 AI-ECG 算法得分高的個(gè)體，開始抗凝治療是否是一種有效且安全的預(yù)防策略，可降低中風(fēng)和認(rèn)知能力下降的風(fēng)險(xiǎn)。”
Graff-Radford 博士說，需要進(jìn)行前瞻性對(duì)照研究，以確定啟用 AI 的心電圖上的高心房顫動(dòng)評(píng)分是否可以作為識(shí)別患者進(jìn)行抗凝治療或更積極的中風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)因素調(diào)整的生物標(biāo)志物。
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