一種新的基于人工智能（AI）的工具可以在人們尚未出現(xiàn)癥狀之前就發(fā)現(xiàn)患有心臟疾病的人群。這種突破性的工具會篩選全科醫(yī)生（GP）的記錄，尋找可能表明患者存在心房顫動（AF）風(fēng)險的“紅旗”。

參與這項(xiàng)試驗(yàn)的一位前陸軍上尉表示，他非常感激自己的AF被檢測出來。約翰·彭蓋利（John Pengelly）說，現(xiàn)在他只需每天服用幾片藥就能降低發(fā)生致命中風(fēng)的高度風(fēng)險。

退休的陸軍上尉約翰·彭蓋利在接受試驗(yàn)后被診斷出患有心房顫動（圖片來源：PA）

AF是一種導(dǎo)致心跳不規(guī)則且通常過快的心臟病，患此病的人群中風(fēng)的風(fēng)險顯著增加。對于某些人來說，AF可能導(dǎo)致心悸、頭暈、呼吸短促和疲勞。但另一些人則完全沒有癥狀，患者完全不知道自己的心率異常。

目前，英國約有160萬人被確診為AF患者。然而，英國領(lǐng)先的心臟慈善機(jī)構(gòu)——英國心臟基金會（British Heart Foundation, BHF）表示，在英國還有許多未被診斷的AF患者。

當(dāng)AF在早期被識別并接受治療時，它可以得到控制，從而降低中風(fēng)的風(fēng)險。這個名為Find-AF的新AI工具由BHF和利茲醫(yī)院慈善機(jī)構(gòu)資助，正在進(jìn)行評估。

該算法是由利茲大學(xué)和利茲教學(xué)醫(yī)院NHS信托基金的科學(xué)家和臨床醫(yī)生開發(fā)的，利用超過210萬匿名電子健康記錄進(jìn)行訓(xùn)練，以識別可能表明某人有AF風(fēng)險的警告信號。該工具還使用了另外1000萬人的醫(yī)療記錄進(jìn)行了驗(yàn)證。

專家們正在評估它在接下來六個月內(nèi)發(fā)現(xiàn)AF高風(fēng)險人群的有效性，這些被識別出的人將被提供進(jìn)一步的檢查。該算法已經(jīng)在西約克郡的幾家診所的GP記錄中進(jìn)行了測試。

該算法根據(jù)多種因素計(jì)算一個人的風(fēng)險，包括年齡、性別、種族以及是否存在其他醫(yī)療條件，如心力衰竭、高血壓、糖尿病、缺血性心臟病和慢性阻塞性肺病等。

如果研究中的人被確定為高風(fēng)險，他們將獲得一個手持式心電圖（ECG）設(shè)備，用于每天測量兩次心律，持續(xù)四周，以及任何感到心悸時也需測量。如果ECG讀數(shù)顯示患者有AF，他們的GP將被告知，并可以討論治療方案。

今年早些時候，74歲的彭蓋利先生在參加Find-AF試驗(yàn)后被診斷出患有AF。這位來自西約克郡布拉德福德阿珀利橋的退休祖父曾在陸軍餐飲團(tuán)服役29年，現(xiàn)已退休。

“我收到了一封邀請我參加研究的信，我想如果能幫到別人那當(dāng)然好，我想幫忙?！彼f。

在算法確定彭蓋利先生處于較高風(fēng)險后，他收到了一個家用ECG設(shè)備?！八麄兗慕o我一個小數(shù)字監(jiān)測器，每天幾次我需要把拇指放在上面進(jìn)行讀取，大約需要兩分鐘。然后我按下發(fā)送鍵，讀數(shù)就會傳給試驗(yàn)團(tuán)隊(duì)。我做了幾周，然后寄回設(shè)備——非常簡單?！?/p>

“幾周后我被診斷出患有AF。我聽說過這種情況，但從沒想到會發(fā)生在我身上。我沒有任何癥狀。外出時偶爾會有點(diǎn)氣喘吁吁，但這可能是因?yàn)槲覀冎車泻芏嗌?，有些非常陡峭。我很感激這個問題被發(fā)現(xiàn)了。我現(xiàn)在每天服用幾片藥以降低中風(fēng)的風(fēng)險。希望這些藥片能讓我再多活幾年?！?/p>

專家們希望西約克郡的研究能夠?yàn)槿珖秶鷥?nèi)的試驗(yàn)鋪平道路，這有望預(yù)防許多本可避免的中風(fēng)。據(jù)估計(jì)，每年在英國約有2萬名患者的中風(fēng)與AF有關(guān)。

利茲大學(xué)心血管醫(yī)學(xué)教授、利茲教學(xué)醫(yī)院NHS信托基金榮譽(yù)顧問心臟病學(xué)家克里斯·蓋爾（Chris Gale）表示：“未診斷的心房顫動患者首次表現(xiàn)出的癥狀往往是中風(fēng)。這對患者及其家人來說可能是毀滅性的，瞬間改變了他們的生活。這也對衛(wèi)生和社會護(hù)理服務(wù)帶來了巨大的成本影響——這些成本如果在早期發(fā)現(xiàn)并治療該病癥是可以避免的。”

英國心臟基金會副醫(yī)療主任、皇家布朗普頓醫(yī)院顧問心臟病學(xué)家索尼婭·巴巴-納拉揚(yáng)博士（Sonya Babu-Narayan）表示：“我們有有效的治療方法來幫助那些因房顫而面臨中風(fēng)高風(fēng)險的人。但現(xiàn)在有些人因?yàn)椴恢雷约嚎赡苷媾R著這一隱藏的健康威脅而錯過了治療機(jī)會。通過利用常規(guī)收集的醫(yī)療數(shù)據(jù)和預(yù)測算法，這項(xiàng)研究提供了真正的機(jī)會來識別更多可能受益于治療以降低中風(fēng)風(fēng)險的AF高危人群?！?/p>

利茲教學(xué)醫(yī)院NHS信托基金的拉梅什·納達(dá)拉賈博士（Ramesh Nadarajah）表示：“每次患者與NHS互動時都會收集關(guān)于他們的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)具有巨大的潛力，可以更早、更高效地識別和測試像AF這樣的疾病。如果這次研究取得成功，它將成為更大規(guī)模全國性試驗(yàn)的起點(diǎn)，以確定我們的算法是否可以成為日常臨床實(shí)踐的一部分。最終，我們希望這種方法能夠增加早期診斷AF的人數(shù)，使他們獲得所需的治療以降低中風(fēng)風(fēng)險?！?/p>

(全文結(jié)束)

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