以往的心房顫動篩查試驗表明，傳統(tǒng)的篩查方法漏診率較高，需要提出更具有針對性的檢測方法。美國梅奧診所研究團隊評估了人工智能算法增強的靶向篩查心房顫動方法在識別房顫中的有效性。該研究成果于近日發(fā)表在《LANCET》，題為：Artificial intelligence-guided screening for atrial fibrillation using electrocardiogram during sinus rhythm: a prospective non-randomised interventional trial。

這項非隨機干預(yù)試驗對美國40個州的1003名患者（平均年齡為74歲）進行研究。這些患者為先前招募，有中風(fēng)危險因素但先前無房顫，并在常規(guī)檢測中做了心電圖。參與者佩戴長達30天的連續(xù)動態(tài)心律監(jiān)測儀，通過手機連接近實時的傳輸數(shù)據(jù)。人工智能算法應(yīng)用于心電圖，將患者分為高風(fēng)險組和低風(fēng)險組。在平均22.3天的連續(xù)監(jiān)測中，370名低風(fēng)險患者中有6人檢測到心房顫動，633名高風(fēng)險患者中有48人檢測到心房顫動。與常規(guī)組相比，人工智能增強的篩查方式與心房顫動的檢測率增加有關(guān)。

研究結(jié)果表明，利用現(xiàn)有臨床數(shù)據(jù)的人工智能增強的靶向篩查方法提高了房顫的檢測率，并可提高房顫篩查的有效性。

論文鏈接：

https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(22)01637-3/fulltext#seccestitle10

注：此研究成果摘自《LANCET》，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場。

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