一张术前心电图预测死亡风险：“人工智能还能筛选精密检查对象”
盆唐首尔大学医院研究团队分析4.6万例非心脏手术
全部手术中92%为“低风险组”……有望减少不必要检查
一项研究结果显示，仅凭一张术前拍摄的心电图，人工智能即可预测术后死亡风险，并筛选出需要进一步接受心脏精密检查的患者。
从左起：Bundang首尔大学医院循环内科Choi Hongmi教授、Kim Yerin住院医师、Cho Youngjin教授及麻醉疼痛医学科Song Inae教授。Bundang首尔大学医院供图
View original image盆唐首尔大学医院循环内科Choi Hongmi教授、Kim Yerin住院医师、Cho Youngjin教授以及麻醉疼痛医学科Song Inae教授研究团队20日表示，对2020年至2021年实施的4.6万例非心脏手术进行分析后发现，人工智能心电图能以较高准确度预测术后30天内死亡风险，并有效筛选心脏精密检查对象。
心电图是将心脏跳动时产生的电信号以波形记录下来的检查，人眼难以完全解读其中细微差异和复杂模式。此前，盆唐首尔大学医院急诊医学科Kim Junghui教授和循环内科Cho Youngjin教授着眼于利用人工智能可将传统判读难以发现的风险量化，开发了人工智能解决方案ECG Buddy，目前该方案正被全国急诊室广泛用于心电图分析。
本项研究利用人工智能生成的“人工智能重症度评分”预测术后30天内死亡风险。分析显示，人工智能风险评分低于10分的患者，30天死亡率为0.1%；而评分超过40分的高风险组，死亡率则大幅升至11.7%，证实人工智能预测结果与实际死亡率之间存在显著相关性。
其预测性能也优于现有评估方法。用于衡量术后30天死亡预测准确度的受试者工作特征曲线下面积达到0.909，不仅高于欧洲心脏病学会风险评估的0.728和修订心脏风险指数的0.725，也高于评估患者全身状态的美国麻醉医师协会分级的0.886。
研究团队还评估了人工智能心电图在筛选术前需要接受心脏超声或冠状动脉计算机断层扫描等心脏精密检查的患者方面是否有效。研究人员综合反映心脏功能和疾病状况的8项人工智能生物标志物，将处于正常范围的患者归为“低风险组”，将存在一项或以上异常发现者归为“高风险组”。
结果显示，全部手术患者中92.3%被归为人工智能低风险组，其术后30天内死亡或接受紧急冠状动脉介入治疗的比例仅为0.2%。尤其是，这些患者所接受的术前心脏精密检查中，有91%未发现实际异常。相关检查费用占全部术前心血管精密检查费用的62.8%，表明利用人工智能有望减少不必要检查和医疗费用负担。
研究团队指出，本研究最大的优点在于无需复杂的临床信息或血液检查结果，仅凭一张术前心电图即可评估风险程度。研究人员解释称，心电图成本低、检查耗时短，因此在实际临床场景中也具有较高应用价值。
不过，研究团队强调，人工智能心电图不应取代现有术前精密检查，而应作为优先筛选高风险患者、提高检查效率的辅助工具使用。
Cho Youngjin教授表示：“基于人工智能的心电图分析已在急救医疗现场被用作精密检查前的筛选工具。由于其快速、便捷且成本较低，预计也将有助于在常规术前评估中有效筛选高风险组并减轻检查负担。”
本项研究中分别探讨人工智能心电图死亡风险预测及精密检查筛选效果的论文，已发表于国际学术期刊《European Heart Journal-Digital Health》和《Journal of Medical Internet Research》。
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