嚴重的心律失常可能引發心臟驟停，進而導致猝死。發表在新一期《歐洲心臟病學雜志》上的一項國際研究發現，利用人工智能算法分析動態心電圖數據，能夠提前兩周預測嚴重心律失常風險，預測準確率在70%以上。

據介紹，每年全球有超過500萬人死于心臟驟停，其中許多病例在發作前并無明顯征兆。此前，醫療界一直在試圖識別在中長期存在心臟驟停風險的患者，但難以及時預測幾小時或幾天內即將發生的心臟驟停。

在此背景下，法國國家健康與醫學研究院、巴黎公立醫院集團等機構的研究人員與美國同行展開合作，利用一套模仿人腦功能的人工神經網絡，分析來自美國、法國、英國等6個國家的超過24萬例動態心電圖數據。

研究人員指出，借助人工智能工具分析動態心電圖數據，他們成功發現預示心律失常風險的新的微弱信號，進而識別出在接下來兩周內易患嚴重心律失常的受試者。如果不及時治療，這類心律失常會發展成致命的心臟驟停。雖然這套人工神經網絡仍處于評估階段，但研究顯示它能預測嚴重心律失常風險，預測準確率在70%以上。

據介紹，研究團隊準備開展前瞻性臨床研究，評估該模型在真實世界的有效性。隨著技術不斷成熟，這一模型未來有望用于醫院方面對高危患者的持續監測，此外還可應用于動態血壓計甚至智能手表等可穿戴設備上。

原標題：《新研究：人工智能可提前兩周預測嚴重心律失常風險，準確率70%以上》

欄目主編：顧萬全

文字編輯：夏徐寅

本文作者：新華社

題圖來源：上觀題圖