一种基于人工智能的心电图检测技术，用于评估急诊科中呼吸困难的患者

《Mayo Clinic Proceedings: Innovations, Quality & Outcomes》：An Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiogram to Evaluate Patients With Dyspnea in the Emergency Department

急诊患者呼吸困难中AI-ECG评估左心室充盈压对心脏病因鉴别价值研究。通过对2412例急诊患者进行AI-ECG分级，显示心脏性呼吸困难在充盈压升高组（ grade 2-3）概率达62.2%-83%，显著高于正常组（14.1%）和grade 1组（20.8%）。研究证实AI-ECG能有效区分心脏与非心脏病因，为急诊快速鉴别提供新工具。

　　在急诊科（ED）中，呼吸困难是一个非常常见且非特异性的症状，可能源于多种不同的病因，包括心脏和非心脏因素。准确判断呼吸困难的起源对于患者的及时诊断、治疗方案的选择以及提高急诊效率具有重要意义。由于心脏性呼吸困难通常与左心室充盈压升高相关，因此快速评估充盈压的变化成为识别心脏病因的关键。近年来，人工智能赋能的12导联心电图（AI-ECG）技术在心血管疾病的诊断中展现出巨大潜力，尤其是在非侵入性评估方面。本文研究探讨了AI-ECG在评估左心室舒张功能及充盈压方面的应用，旨在判断急诊科患者中呼吸困难是否具有心脏性起源。

研究团队分析了2020年至2022年间在Mayo Clinic急诊科就诊的2412名年龄在18岁以上的患者，这些患者在就诊时均进行了心电图检查。根据后续的临床评估，最终诊断显示有40%的患者（966人）的呼吸困难具有心脏性，而其余60%（1446人）则为非心脏性原因。通过AI-ECG算法对心电图数据进行分析，将患者的舒张功能分为四个等级：正常（38.2%）、1级（10.2%）、2级（49.4%）和3级（2.2%）。研究发现，舒张功能等级2和3的患者中，呼吸困难具有心脏性起源的概率显著高于正常和1级患者，分别为62.2%和83%。这一结果表明，AI-ECG在识别心脏性呼吸困难方面具有较高的敏感性和特异性，能够为急诊医生提供有价值的辅助信息。

心电图作为一种简单且标准化的检查手段，广泛应用于急诊科的患者评估中。然而，传统的非侵入性评估方法如超声心动图虽然能够提供关于心脏功能的详细信息，但在急诊环境中往往存在时间限制和操作难度。相比之下，AI-ECG能够快速处理心电图数据，评估左心室舒张功能和充盈压，为急诊医生提供即时的诊断支持。该模型基于卷积神经网络（CNN）架构，尤其是ResNet-18模型，对心电图信号进行深度学习分析。研究团队通过对大量患者数据的训练和验证，发现该模型在识别充盈压升高方面具有较高的准确率，其AUC值为0.911，表明其在临床应用中具有良好的预测能力。

AI-ECG的引入不仅提高了诊断的效率，还可能减少不必要的检查和测试，从而优化急诊流程。在急诊环境中，时间是一个至关重要的因素，快速而准确的诊断有助于患者获得及时的治疗，降低医疗成本，并提升患者满意度。此外，AI-ECG还能够帮助医生在初步评估时更准确地判断是否需要进一步进行心脏相关的检查，如心肌酶检测、超声心动图或右心导管检查等。这种技术的应用可以为临床决策提供有力支持，特别是在处理那些症状不明确、需要快速分诊的患者时。

然而，尽管AI-ECG在急诊科中展现出良好的前景，但该研究也指出了其存在的局限性。首先，该研究是回顾性分析，缺乏前瞻性设计，因此其结果可能受到回顾性数据的限制。其次，虽然AI-ECG能够有效识别舒张功能异常和充盈压升高，但其在其他心脏病因的诊断中的作用尚未得到充分探讨。此外，部分患者由于心电图数据缺失或质量不佳而被排除在研究之外，这可能影响结果的普遍适用性。因此，未来的研究需要进一步探索AI-ECG在不同临床场景中的应用，特别是在心脏性病因的全面诊断和非心脏性病因的精准识别方面。

研究团队还强调了AI-ECG在急诊科中的潜在应用价值。通过将AI-ECG的诊断结果与传统的临床评估相结合，可以显著提高急诊科的诊断效率和准确性。在实际操作中，AI-ECG可以作为一项快速筛查工具，帮助医生在短时间内判断患者的呼吸困难是否具有心脏性起源，从而优化资源分配和治疗方案。这种技术的应用不仅能够减少不必要的检查，还可能降低患者的医疗费用和急诊科的停留时间，为急诊科的高效运作提供支持。

总的来说，AI-ECG作为一种新兴的诊断工具，为急诊科医生提供了快速、准确评估心脏性呼吸困难的可能性。通过深度学习算法对心电图信号进行分析，AI-ECG能够有效区分心脏性和非心脏性病因，提高诊断的精准度。尽管该研究指出了AI-ECG在实际应用中的一些局限性，如数据缺失、模型泛化能力以及临床部署的挑战，但其在急诊环境中的潜力仍然不可忽视。未来的研究应进一步优化AI-ECG模型，探索其在不同人群和不同临床场景中的应用效果，并结合其他诊断手段，形成更加完善的急诊评估体系。随着人工智能技术的不断发展，AI-ECG有望成为急诊科诊断流程中的重要组成部分，为患者提供更加高效和精准的医疗服务。