人工智能心电图分析在Brugada综合征诊断中的系统评价与Meta分析

为解决Brugada综合征（BrS）诊断难题，研究人员通过系统评价和Meta分析评估了AI模型在ECG分析中的效能。结果显示：AI驱动的ECG解读具有0.898的AUC值，灵敏度78.9%（95% CI: 69.6-85.9），特异性87.7%（95% CI: 79.9-92.7），证实其可作为BrS检测的可靠工具。

　　

这项研究深入探讨了人工智能（AI）在识别致命性心律失常疾病——Brugada综合征（BrS）中的应用价值。通过系统性检索三大医学数据库（PubMed/Embase/Cochrane），团队对6项涉及2,179例患者的AI-ECG研究进行Meta分析。

采用随机效应模型计算发现：AI模型展现出优异的诊断性能，曲线下面积（AUC）达0.898，犹如"电子听诊器"般精准捕捉异常心电信号。特别值得注意的是，当排除Zanchi等的研究后，异质性指数（I²
）骤降至0%，犹如拨开云雾见月明。

这些算法在保持87.7%高特异性的同时，仍能识别78.9%的潜在患者，这种"双高"特性使其有望成为临床决策的智能助手。尤其值得关注的是，研究中50-70%的病例属于药物诱发型BrS，AI的介入或许能为这类特殊人群筑起安全防线。

最终结论生动诠释：当深度学习邂逅心电图纸，AI正在重新定义心血管疾病筛查的新范式。