人工智能可以准确检测心脏瓣膜疾病并预测心血管风险

根据将于 2023 年美国心脏协会科学会议上发表的两项研究的初步研究，人工智能的进步使得人工智能工具的开发和应用成为可能，这些工具可能有效地检测心脏瓣膜疾病并预测心血管疾病事件的风险。 11 月 11 日至 13 日在费城举行。

范德比尔特大学医学、药理学和生物医学信息学教授兼个性化医疗高级副校长 Dan Roden 博士表示：“开发健康和疾病新型预测因子‘人工智能’的计算方法正变得越来越复杂。”医学中心以及该协会基因组和精准医学委员会主席。“这两项研究都采用了易于理解和易于获取的测量方法，并询问该测量方法对更广阔的世界有何预测。”

对人工智能数字听诊器在初级保健中检测未确诊瓣膜性心脏病的真实世界评估

在美国三个不同的初级保健诊所进行的一项研究比较了医疗专业人员使用标准听诊器检测潜在心脏瓣膜疾病的能力与人工智能程序使用数字听诊器声音数据检测潜在心脏瓣膜疾病的能力。

每个研究参与者都接受了体检，其中包括初级保健专业人员(医生或执业护士)用传统听诊器听他们的心脏和肺部是否有异常声音或杂音，以及用记录心音的数字听诊器进行检查。所有参与者还在一到两周后的随访预约中接受了超声心动图检查，以确定是否存在心脏瓣膜疾病，但结果并未与临床医生或患者分享。

分析发现：

与初级保健专业人员使用的标准听诊器仅检测出 41.2% 的病例相比，使用数字听诊器的 AI 方法检测出了 94.1% 的瓣膜性心脏病病例。

AI 方法识别出了 22 名之前未确诊的中度或以上心脏瓣膜疾病患者，而使用标准听诊器的专业人员则识别出了 8 名之前未确诊的心脏瓣膜疾病患者。

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