同济团队研发心梗人工智能预警系统
近日，同济大学附属第十人民医院心脏中心徐亚伟教授团队研发一套基于可穿戴12导联心电可穿戴设备和人工智能预警软件的急性心肌梗死预警系统。
该研究旨在研究通过普通12导联心电图构建可自动判读急性st段抬高型心肌梗死(stemi)的人工智能算法。该研究首先收集来自同济大学附属第十人民医院及长海医院1802例心电图疑似stemi的心电图，并通过“金标准”——冠状动脉造影进行心电图筛选，最终筛选出667例具有明确“罪犯”血管的stemi心电图，同时匹配了7571例正常及存在其他类型异常心律的心电图作为对照组。接着，移视科技通过res-net人工智能算法构建了stemi的人工智能判读算法，通过内部测试、外部验证显示，本研究构建的算法敏感性达到96.8%，特异性达到了99.2%。
为了进一步研究其临床适用性，该团队还进一步开展了人机心电图判读比赛，将50张急性st段抬高型心肌梗死心电图及50张非急性st段抬高型心肌梗死心电图分别由本算法及15位不同年资的心血管医生进行判读。结果显示，本算法的敏感性及特异性分别为90%及98%，而医生判读的敏感性及特异性仅71%及89%。尤其是在一些st段抬高相对不明显的患者中，人工智能算法的优势更加明显。这一结果对急性st段抬高型心肌梗死的自动预警提供了重要的软件支持，未来将该算法嵌入可穿戴心电监测设备是急性心肌梗死院前预警非常有前途的方案。
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