明尼蘇達州羅切斯特- Mayo Clinic的一項研究發現，將人工智能應用于一種廣泛可用的低價檢驗 - 心電圖，可以得出一個簡單、實惠的無癥狀左心室功能障礙的早期指標，即心臟衰竭的前兆。研究小組發現，該檢驗的準確性優于其他常見的篩查方法，例如乳腺癌的乳房 X 光檢查。這些研究結果發表在《自然醫學》上。

無癥狀的左心室功能障礙的特征在于存在心臟泵送功能低下以及明顯心臟衰竭的風險。它影響了 700 萬美國人，并且與生活質量的降低和壽命減短有關。但無癥狀的左心室功能障礙在確診后是可以治療的。

然而，對于無癥狀的左心室功能障礙，目前還沒有便宜、無創、無痛的可用于診斷的篩查工具。Mayo 研究報告稱，無癥狀左心室功能障礙的最佳篩查檢驗是測量利鈉肽水平，但其結果令人失望。而且該檢驗需要抽血。左心室功能障礙通常采用昂貴且不易獲取的成像檢驗來診斷，例如超聲心動圖，CT 或核磁共振 掃描。

“充血性心力衰竭折磨著 500 多萬人，僅在美國就耗費了 300 多億美元的醫療開支。” Mayo Clinic 心血管內科中西部地區主席、本文資深作者Paul Friedman 醫學博士表示。“能夠在 10 秒鐘內獲得普及易獲且價格低廉的心電圖顯示-，并通過人工智能對其進行數字化處理，以提取有關先前隱藏的心臟病的新信息，對于挽救生命和改善健康具有巨大潛力。”

Mayo Clinic 的研究人員假設，通過適當訓練的神經網絡可以在心電圖中可靠地檢測到無癥狀的左心室功能障礙。使用 Mayo Clinic 存儲的數字數據，研究人員篩選 625,326 對配對的心電圖和經胸超聲心動圖，以確定待研究的群體并進行分析。為了驗證他們的假設，研究人員創建、訓練、驗證并檢測了一個神經網絡。

該研究的結論是，應用于標準心電圖的人工智能可以可靠地檢測出無癥狀的左心室功能障礙。該檢測的準確性優于其他常見的篩查檢測，例如前列腺癌的前列腺特異性抗原、乳腺癌的乳房 X 光檢查和宮頸癌的宮頸細胞學檢查。

此外，在沒有心室功能障礙的患者中，人工智能篩查陽性的患者將來發生心室功能障礙的風險是篩查陰性的患者的四倍。

“換句話說，該檢測不僅可以確定無癥狀疾病，還可以預測未來疾病的風險，這可能是通過識別心肌無力之前發生的非常早期的微妙心電圖變化實現的。”Friedman 博士表示。