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最近，在耶鲁大学医学院心血管数据科学 (CarDS) 实验室领导的一项新研究中，研究人员开发了一种人工智能 (AI) 工具，这个工具可以使用心电图 (ECG) 图像识别患心力衰竭风险较高的个体。
研究人员表示，这种新工具可以更早地识别心力衰竭，从而有可能减少住院和过早死亡。
该研究成果发表于《欧洲心脏杂志》在线版。
Lovedeep S Dhingra, Arya Aminorroaya, Veer Sangha, Aline F Pedroso, Folkert W Asselbergs, Luisa C C Brant, Sandhi M Barreto, Antonio Luiz P Ribeiro, Harlan M Krumholz, Evangelos K Oikonomou, Rohan Khera, Heart failure risk stratification using artificial intelligence applied to electrocardiogram images: a multinational study, European Heart Journal, 2025;, ehae914,
https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehae914
心电图是一种非侵入性测试，通过放置在皮肤上的电极测量心脏的电活动。
由于这种测试是常规进行的并且广泛可用，因此它们为更广泛的心力衰竭筛查提供了理想的平台。
心力衰竭是一种常见的心血管疾病，影响着全世界数百万人。
心力衰竭简称心衰，是指由于心脏的收缩功能和（或）舒张功能发生障碍，不能将静脉回心血量充分排出心脏，导致静脉系统血液淤积，动脉系统血液灌注不足，从而引起心脏循环障碍症候群。
文章的第一作者、CarDS 实验室博士后研究员Lovedeep Singh Dhingra在接受耶鲁医学院媒体采访时解释说，目前，识别心力衰竭高风险个体通常依赖于一系列临床评估，包括广泛的临床病史、体格检查和血液检测，而这些可能并非在所有情况下都能进行。
他说，基于人工智能的工具代表了心力衰竭风险分层的范式转变。
Dhingra 表示：“使用 12 导联心电图的图像或照片作为输入，我们的模型能够准确地对美国、英国和巴西不同人群的心力衰竭风险进行分层。我们现在可以在他们出现明显症状之前预测谁有未来患心力衰竭的风险。”
该研究的资深作者、医学博士、医学硕士、医学（心血管医学）助理教授兼 CarDS 实验室主任Rohan Khera强调了这项研究对公共健康的潜在影响。
“每次临床医生进行心电图检查（心电图检查已成为标准临床护理的一部分）时，我们的简单工具现在都为心血管疾病的筛查和风险分层提供了机会，”
他说。“即使在资源有限的地方，心电图技术的广泛应用也使那些可能得不到诊断的患者能够进行早期干预并改善治疗效果。”
作为 CarDS Lab 全球重点的一部分，该 AI 模型已在多个国际人群中得到验证，展示了其大规模采用的潜力。
“我们希望确保在日常实践中广泛、公平地实施基于人工智能的健康技术，”
Khera 说道。“这是我们的下一个前沿。”
这项研究由美国国家心肺血液研究所、美国国立卫生研究院 (NIH) 国家老龄化研究所以及多丽丝杜克慈善基金会资助。
其他耶鲁大学作者包括：医学博士、哲学博士 Arya Aminorroaya、 Veer Sangha、Aline Pedroso 博士、医学博士、理学硕士 Harlan Krumholz和医学博士、哲学博士 Evangelos Oikonomou。
这个研究实在太重要了！
众所周知，心脑血管疾病是一类严重威胁人类健康的疾病，具有高发病率、高致残率和高死亡率的特点。
心电图是心脑血管疾病检查中一项非常重要且常用的检查手段。
在例行的体检中，心电图是最常见的检查方法，这些数据，特别是个体历年的心电图数据，经过专用大模型的分析，从而对个体未来患心力衰竭的可能性提前作出预判，相信会在临床和保健方面发挥极为重要的作用。
期待耶鲁的这项新技术早日进入临床应用，造福人类！
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