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導讀

總結了AI在房顫檢測、管理領域的最新進展。

房顫（AF）是最常見的持續性心律失常，影響全球4300多萬人。房顫的檢測、診斷和管理成本高昂。相關數據估計，基于12導聯心電圖（ECG）的篩查，65至74歲人群每多獲得1個質量調整生命年的成本約為30000歐元。

目前，歐洲心臟病學會（ESC）發布的2020年房顫診斷和管理指南中，要求使用標準的12導聯心電圖或單導聯心電圖（≥30s）記錄才能診斷房顫，同時推薦使用移動健康（mHealth）、人工智能（AI）技術進行房顫的篩查和風險預測。一項發表于Artificial intelligence for the detection的綜述總結了AI在房顫檢測、管理領域的最新進展，并認為臨床應用AI或能為房顫治療做出貢獻。

不同的AI算法分析ECG的共同點與區別

01

房顫檢測AI分析單導聯心電圖或可發揮重要作用

AI利用12導聯心電圖檢測房顫的效果相當好。Cai等人使用12導聯心電圖，應用神經網絡獲得95－96％的F1分數（F1 Score）。Jo等人開發的神經網絡靈敏度達98．5％，陽性預測值（PPV）為95．4％。它們對外部數據集表現出良好泛化能力，靈敏度為99．6－99．9％，PPV為91．4－98．0％。當僅使用導聯Ⅰ時，模型性能僅略有降低，這表明該模型也能用于可穿戴設備。Baalman等人的研究則發現導聯Ⅱ和導聯V3是使用深度學習進行單導聯房顫檢測的最佳候選導聯。當然，盡管AI表現良好，房顫的明確診斷仍需要醫生來確認。

單導聯心電圖記錄用于房顫檢測可以由多種mHealth設備和可穿戴設備來完成。比如集成到智能手表腕帶中，使其應用更廣泛。研究發現，盡管該應用的PPV較低（40％），但通過植入式心臟監護儀驗證的靈敏度很高（97．7％）。“云端”可穿戴心電圖的AI分析允許對算法持續更新，并加強與醫護人員的聯系。深度學習用于單導聯心電圖分析，包括房顫檢測，使單導聯心電圖可能在未來的房顫檢測中發揮重要作用。

單導聯心電圖設備（頂部）和基于智能手機的光電容積描記術（底部）記錄的竇性心律和心房顫動示例。記錄來自不同個體。

光電容積描記術（PPG）用于智能手表或智能手機可通過描繪脈搏波連續測量心率。Tison等人在51名接受心臟復律的患者中評估了基于智能手表的PPG與12導聯心電圖的對比，靈敏度為98％，PPV為91％。總而言之，基于AI的PPG檢測房顫是可能實現的。

AI還能用于其他場景的房顫檢測。兩項研究表明，AI可以使用視頻進行房顫檢測，主要是通過提取面部PPG信號，達到94％的靈敏度和90－98％的PPV。隨著算法的進展和數據集納入，房顫檢測或在未來得到改進，并很快應用于臨床實踐。

02

房顫預測心電圖分析結合風險因素評估確定高風險人群

僅基于特定臨床風險因素，機器學習或無法超越CHARGE－AF風險評分的預測效果。目前，FIND－AF研究在使用AI和電子健康記錄對140000名患者進行新發房顫篩查，也許未來可證明神經網絡能夠成功應用于房顫風險預測。

AI在房顫預測中的擴展價值可能在于心電圖及其他信號的神經網絡分析，以及與臨床風險因素的結合。Khurshid等人使用AI分析心電圖來預測5年房顫風險，其水平與CHARGE－AF風險評分相當，且心電圖分析和風險因素評估相結合能夠確定房顫風險最高的人群。

03

房顫管理AI信號分析有助于識別治療響應者

已經有不少研究使用機器學習算法來幫助不同專業的醫生管理房顫。比如一種機器學習模型，可以幫助急診科識別房顫，并推薦適當的抗凝治療。不過，由于臨床復雜性，以及個體醫生間的知識差異，研究者無法把算法訓練得如同醫生一樣下達醫囑。

在風險分層方面，研究者們也做出了努力。Inohara等人使用無監督機器學習算法對患者分組，這些組別被證明具有輕微的心血管或神經系統不良事件主要風險。Wanatabe等人使用機器學習算法分析臨床危險因素來預測血栓栓塞，效果略好于邏輯回歸模型。然而，Loring等人將機器學習與傳統回歸算法對死亡、出血和中風的預測結果相比較，沒有發現前者的更優價值。

應用機器學習進行信號分析可能有助于識別治療響應者，因為神經網絡或能比人類更好地應對其復雜性。2021年的一項模擬研究表明，機器學習可識別對肺靜脈隔離的響應者，但還需要進一步驗證。瑞典的一項研究正在評估使用基于智能手機的PPG檢測效果，即將接受直流電復律的患者自發轉為竇性心律的效果。

研究者們總結，AI應用于臨床可能為數字時代的房顫管理做出貢獻。應用于12導聯、單導聯ECG及PPG記錄的神經網絡在房顫檢測方面表現出良好性能；AI使用生物醫學信號預測房顫預測比使用臨床變量顯示出更大潛力；AI甚至可以識別節律控制策略治療的響應者，但這些算法仍需要進一步開發。

參考資料：

       原文標題 : 靈敏度達98% AI或在房顫檢測中發揮重要價值