研究人员利用AI和Apple Watch心电图功能检测心室有效泵力低的情况

根据本周在美国心律学会会议上分享的研究数据,梅奥医学中心的研究人员创造了一种人工智能算法,能够使用 Apple Watch 拍摄的单导联心电图来找到心室有效泵力低的病人。

心室有效泵力低或左心室功能障碍是一个影响全世界 2% 到 3% 的人的问题,在 60 岁以上的人中最多有 9%。与 Apple Watch 可以检测到的另一个心脏问题 — 心房颤动一样,心室有效泵力低可以没有症状。它也可能伴随着一些症状,包括心跳加速或呼吸急促。

梅奥医学中心心血管医学系主任 Paul Friedman 说,人工智能能够使用消费者智能手表的心电图功能来检测这种情况,这是 “绝对了不起的”,因为它通常需要超声心动图、CT 扫描或 MRI 来识别。

Apple Watch 上的心电图功能是一种单导联心电图,它要求用户将手指放在 Apple Watch 的数字表冠上 30 秒。结果会被上传到 Apple Health 应用程序,并可与医疗专业人士分享。心电图旨在帮助检测心房颤动,但心电图功能和 Apple Watch 的其他功能也正在研究用于检测其他疾病。

标准心电图使用 12 根电极导线,放置在一个人的胸部、手臂和腿上,监测心脏的电信号。为了使用 Apple Watch 的单导联心电图结果,研究人员修改了现有的 12 导联算法,该算法已知能够检测出心脏肌肉的薄弱。

该研究包括在六个月内从 46 个州和 11 个国家收集的 125610 份心电图。每个人都提交了多份心电图报告,最干净的读数被用于该算法。几百名参与者进行了临床测试,以测量泵的强度,这些数据被用来确定 Apple Watch 是否能检测出问题。

研究人员计划启动全球前瞻性研究,在更多不同人群中做进一步测试,以证明 Apple Watch 中的单导联心电图功能的好处。

“这就是医学转型的样子:从你的沙发上廉价地诊断严重疾病,”Friedman 说。

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