AI算法提高了心臟病診斷準確性——彭博社
Ilena Peng
使用人工智能開發的計算機算法準確地區分出真實的心臟病發作和誤報警情，這是根據一項急診室研究得出的結論，為過度負擔的醫生提供了一種方式，讓他們能夠專注於最危重的患者。
根據週四發表在《自然醫學》上的研究，該算法能夠準確地排除幾乎所有患者的心臟病發作可能性。這項工具在六個國家的超過10,000名患者中進行了測試，在排除非心臟病發作患者方面的準確率達到了99.6%，在不同年齡和性別的患者中表現良好。
快速發展的人工智能技術在醫療保健領域越來越受到關注，旨在簡化從藥物開發到直接患者護理的流程。製藥公司正在大力投資這類工具，以更快地發現新藥物，一些專家預測像ChatGPT這樣的程序在醫學教育、患者管理和其他領域可能會有應用。
心臟病發作通常是通過測量心臟細胞死亡時釋放的血液蛋白質肌鈣蛋白的水平來診斷的。然而，這種測量並沒有考慮到某些患者，特別是女性，即使發生心臟病發作，通常也會有較低水平的肌鈣蛋白。人工智能算法CoDE-ACS將蛋白質水平與年齡、性別、心電圖結果和病史等個性化信息結合起來，以確定嚴重事件發生的概率。
許多疾病都可能導致急性胸痛，這是心臟疾病的一個特徵，診斷並不總是直截了當，愛丁堡大學的心臟病學教授尼古拉斯·米爾斯在一份聲明中表示。
“利用數據和人工智能來支持臨牀決策具有巨大潛力，可以改善患者護理和我們繁忙急診科室的效率，”他説。
研究人員表示，迅速排除心臟病發作可能會減少住院人數。蘇格蘭正在進行臨牀試驗，以確定該算法是否有助於減輕擁擠的急診科室的壓力。