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人工智能已经能识别隐形心脏病患者
导语:人工智能在医疗保健中发挥着越来越大的作用,KardiaBand背后的公司AliveCor利用机器学习识别长QT综合征(LQTS)患者,这种情况经常不被发现。

人工智能在医疗保健中发挥着越来越大的作用,从发现糖尿病和检查医学扫描到完全取代医生。现在,它能够识别传统诊断工具无法做到的危及生命的情况。 KardiaBand背后的公司AliveCor利用机器学习识别长QT综合征(LQTS)患者,这种情况经常不被发现。

QT间隔是Q波开始和心脏电循环中T波结束之间的时间的量度 - 基本上是心脏在心跳之间重新充电所需的时间长度。 LQTS意味着心脏需要比正常时间更长的时间来补充能量,并可能导致停电,癫痫发作,心悸甚至死亡。这是一种相对罕见的疾病,影响每2000人中有一人,通常是遗传性的或由具有QT延长潜力的药物如抗生素和抗抑郁药引发。但诊断非常困难。多达50%的遗传学证实的LQTS患者的心电图(ECG)显示正常的QT间期。

然而,AliveCor现在提出的研究表明,深度神经网络AI可以成功识别LQTS患者,而不管他们的正常ECG读数。数据显示81%的特异性,73%的灵敏度和79%的总体准确性。 AliveCor的KardiaMobile和KardiaBand也可用于检测隐藏状况。

该研究的资深作者Michael J Ackerman表示,该技术能够识别两例患者之间存在相同QT间期的LQTS病例,这令人惊叹。 AliveCor首席执行官Vic Gundotra指出:“没有更好的例子说明我们的AI对医学科学的重要性,而不是用它来检测那些看不见的东西。”

来源:微信公众号“IEEE电气电子工程师学会”

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