研究人员利用人工智能技术，通过患者的苹果手表心电图检测心脏泵弱

由梅奥诊所开发的人工智能(AI)算法解释的苹果手表上的单导联心电图描记，可以有效地识别出心脏泵功能薄弱的患者。

在一项分散的前瞻性研究中，患者通过电子邮件登记。然后他们下载了一个应用程序，可以在后台安全地传输手表心电图。研究参与率很高，这表明有可能开发一种可扩展的工具来筛查和监测心脏病患者无论他们在哪里。

这项研究摘要在5月1日星期日举行的心脏节律学会会议上作为最新研究发表。

“左心室功能障碍——虚弱心全球有2%到3%的人患有抽血，60岁以上的人中有9%患有抽血。它可能没有任何症状，也可能与呼吸短促、腿部肿胀或心跳加速有关。重要的是，一旦我们知道心脏泵存在缺陷，就有许多挽救生命和预防症状的治疗方法。人工智能将消费者手表的ECG信号转化为这种情况的探测器，这绝对是值得注意的，这通常需要昂贵、复杂的成像测试，如超声心动图、CT扫描或核磁共振成像，”罗切斯特市梅奥诊所心血管医学科主任保罗·弗里德曼博士说。

标准心电图使用12个电极导线，巧妙地放置在人的胸部、手臂和腿部，以产生用于评估心脏电信号的追踪。为了解释苹果手表上单导联产生的ECG信号，研究人员修改了一种现有的12导联算法，用于低心室射血分数(弱心脏泵)，该算法由nference和梅奥诊所授权给人工智能驱动的健康技术公司Anumana Inc.。

以前的梅奥研究显示12导联ECG和人工智能算法可以识别出弱心脏泵，这些信息对办公室环境中的临床医生很有用。该12导联心电图算法于2019年被美国食品和药物管理局授予突破性设备称号，并于2020年获得COVID-19紧急使用授权。

为了使12导联算法适用于单导联手表信号，梅奥诊所心血管医学系的首席人工智能科学家Itzhak Zachi Attia博士创造了一种自适应技术，将单导联读数转换为算法可以理解的信号。Attia博士是心血管医学系人工智能的联合主任。

在为期6个月的研究期间，参与者安全地传输了来自46个州和11个国家的125610个心电图。他们平均每月使用应用程序两次。总体参与度很高，92%的人使用过一次以上。每位患者都记录了许多心电图，研究人员选择了最清晰的读数。

“大约420名患者在临床订购超声心动图或心脏超声的30天内记录了心电图，这是一种测量泵力的标准测试。我们利用这些数据，看看我们是否可以通过人工智能分析手表心电图来识别弱心脏泵。虽然我们的数据是早期的，但测试的曲线下面积为0.88，这意味着它与医疗跑步机测试一样好或略好。对手表ECG的人工智能分析是一种识别弱心脏泵的强大测试，”阿提亚博士说。

研究人员与梅奥诊所的数字健康中心合作开发了一种智能手机应用研究参与者用他们的苹果手表发送单导心电图。共有2454名梅奥诊所的患者使用iPhone、梅奥诊所应用程序和系列4或更高版本的苹果手表参加了这项研究。该应用程序将患者之前记录的所有手表心电图和额外心电图安全地发送到Mayo安全数据平台。他们在那里进行了分析。

“心脏病学领域正在进行的人工智能研究是梅奥致力于为医疗保健带来数字化转型的一部分。正如这项苹果手表心电图研究所显示的那样，曾经需要前往诊所的高级诊断现在可以从患者的手腕上准确完成，无论他们生活在巴西还是巴吞鲁日。基于应用程序的访问医疗中心可以帮助更多人实时获得高水平的诊断，从而帮助解决健康差距问题，”梅奥诊所数字健康中心医学主任布拉德利·莱博维奇博士说。

“这项测试是第一步，因为它表明我们可以从单芯手表中获得有用的医学信息。我们的下一步包括全球前瞻性研究，以在更多样化的人群中进行前瞻性测试，并证明其医疗效益。这就是医学变革的样子:坐在沙发上就能廉价地诊断严重疾病，”弗里德曼博士说。

这项研究由梅奥诊所资助。苹果没有提供技术或资金支持。Drs。Attia和Friedman以及其他人是低射血分数算法的共同发明人，该算法授权给Anumana，并可能从其商业化中受益。