肺栓塞是危險的，會堵塞肺部的血栓。在一項試點研究中，西奈山伊坎醫(yī)學院的科學家們首次表明，人工智能 (AI) 算法可以在心電圖 (EKG) 中檢測到這些血塊的跡象，這一發(fā)現(xiàn)有朝一日可能會幫助醫(yī)生進行篩查.
發(fā)表在European Heart Journal-Digital Health上的結(jié)果表明，旨在結(jié)合 EKG 和電子健康記錄 (EHR) 數(shù)據(jù)而設計的新機器學習算法可能比目前使用的篩查測試更有效地確定中度-高危患者竟有肺栓塞。
該研究由醫(yī)學博士 Sulaiman S. Somani 領(lǐng)導，他是 Benjamin S. Glicksberg 博士實驗室的前醫(yī)學生，遺傳學和基因組科學助理教授，哈索普拉特納山數(shù)字健康研究所成員西奈。
當深靜脈血凝塊(通常在腿部或手臂形成)脫離并阻塞肺動脈時，就會發(fā)生肺栓塞。這些凝塊可能是致命的或?qū)е麻L期肺損傷。雖然有些患者可能會出現(xiàn)呼吸急促或胸痛，但這些癥狀也可能預示著與血栓無關(guān)的其他問題，使醫(yī)生難以正確診斷和治療病例。此外，目前的官方診斷依賴于計算機斷層掃描肺血管造影 (CTPA)，這是一種耗時的胸部掃描，只能在特定醫(yī)院進行，并且需要患者暴露在具有潛在危險水平的輻射中。
為了使診斷更容易、更容易獲得，研究人員花了 20 多年時間開發(fā)先進的計算機程序或算法，旨在幫助醫(yī)生確定高?；颊呤欠裾娴幕加蟹嗡ㄈ＝Y(jié)果喜憂參半。例如，使用 EHR 的算法在準確檢測血塊方面產(chǎn)生了廣泛的成功率，并且可能是勞動密集型的。同時，更準確的數(shù)據(jù)在很大程度上取決于來自 CTPA 的數(shù)據(jù)。
在這項研究中，研究人員發(fā)現(xiàn)融合依賴 EKG 和 EHR 數(shù)據(jù)的算法可能是一種有效的替代方法，因為 EKG 廣泛可用且相對易于管理。
研究人員根據(jù) 21,183 名西奈山衛(wèi)生系統(tǒng)患者的數(shù)據(jù)創(chuàng)建并測試了各種算法，這些患者表現(xiàn)出中度至高度可疑的肺栓塞跡象。雖然一些算法旨在使用 EKG 數(shù)據(jù)來篩查肺栓塞，但其他算法則旨在使用 EHR 數(shù)據(jù)。在每種情況下，該算法通過將 EKG 或 EHR 數(shù)據(jù)與 CTPA 的相應結(jié)果進行比較，學會識別肺栓塞病例。最后，通過將性能最佳的 EKG 算法與性能最佳的 EHR 算法相結(jié)合，創(chuàng)建了第三種融合算法。
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