新的人工智能工具可以检测到经常被忽视的心脏病

　　

位于Cedars-Sinai的Smidt心脏研究所的医生和科学家们发明了一种人工智能(AI)工具，可以有效地识别和区分两种经常被忽视的危及生命的心脏疾病:肥厚性心肌病和心脏淀粉样变性。这些新发现发表在《美国医学会心脏病学杂志》上。

“这两种心脏疾病甚至对心脏病专家来说都是一项挑战，所以患者在得到正确诊断前往往要经历几年甚至几十年的时间，”医学博士大卫欧阳(David Ouyang)说，他是史密特心脏研究所的心脏病专家，也是该研究的资深作者。“我们的人工智能算法可以查明肉眼看不到的疾病模式，然后利用这些模式预测正确的诊断。”

这种两步的新算法被用于Cedars-Sinai和斯坦福医疗中心超声心动图实验室的34000多个心脏超声视频。当应用到这些临床图像时，该算法识别出了与心脏壁厚度和心室大小相关的特定特征，从而有效地将某些患者标记为患有潜在的未被识别的心脏疾病的可疑患者。

欧阳斯迪表示:“该算法比训练有素的临床专家的眼睛更准确地识别出高风险患者。”“这是因为算法从超声波视频中提取出微妙的线索，从而区分出通常看起来非常相似的良性心脏状况，以及在初步审查时相互之间的情况。”

如果没有全面的测试，心脏病学家发现很难区分相似的出现疾病和心脏形状和大小的变化，这些变化有时会被认为是正常衰老的一部分。这种算法不仅能准确地区分异常和正常，而且还能区分潜在的危及生命的心脏疾病，在疾病临床进展到可能影响健康的程度之前，就能检测出预警信号。早期诊断能够使患者更早地开始有效治疗，预防不良临床事件，并改善他们的生活质量。

心脏淀粉样变性，通常被称为“心脏硬化综合征”，是一种由心脏组织中异常蛋白(淀粉样蛋白)沉积引起的疾病。随着淀粉样蛋白的积累，它取代了健康的心肌，使心脏难以正常工作。心脏淀粉样变常常不被发现，因为患者可能没有任何症状，或者他们可能只是偶尔出现症状。

这种疾病倾向于影响老年人、黑人男性或患有癌症或引起炎症疾病的患者。欧阳云表示，许多患者属于服务不足的社区，这使得研究结果成为改善医疗公平的一个重要工具。

肥厚性心肌病是一种导致心肌增厚和变硬的疾病。因此，它不能放松和充血，导致心脏瓣膜受损，肺部积液和心律失常。

心脏淀粉样变和肥厚性心肌病虽然是两种不同的疾病，但在超声心动图上看起来很相似，超声心动图是最常用的心脏影像学诊断方法。

重要的是，在疾病的早期阶段，每一种心脏疾病也可以模仿正常心脏的外观，随着年龄的增长，心脏的大小和形状逐渐改变。

欧阳表示:“这项人工智能技术最重要的方面之一不仅是能够区分异常与正常，而且还能区分这些异常情况，因为每种心脏病的治疗和管理都非常不同。”

欧阳斯迪说，他们希望这项技术能够在患者病程的早期就被用来识别他们。这是因为临床医生知道，越早越好，可以从现有的治疗中获得最大的好处，这可以非常有效地防止最坏的可能结果，如心脏衰竭，住院，和猝死。

研究人员计划很快对人工智能算法标记的疑似心脏淀粉样变性患者进行临床试验。参与试验的患者将由史密特心脏研究所(Smidt Heart Institute)心脏淀粉样变性项目的专家诊治，这是西海岸专门研究这种疾病的少数几个项目之一。

一项针对被该算法标记为疑似肥厚性心肌病患者的临床试验刚刚在西达斯-西奈医院开始。

“在相对较短的时间内，人工智能在心脏病学领域的应用已经迅速而显著地发展起来，”医学博士、公共卫生硕士Susan Cheng说，她是史密特心脏研究所心脏病学系健康老龄化研究所主任，也是这项研究的共同资深作者。“这些跨越研究和临床护理的显著进步，可以对我们患者的生活产生巨大的影响。

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利用心血管深度学习进行左心室肥厚高通量精确表型分型