时间就是生命！同济团队研发全球首个心梗人工智能预警系统
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近日，在十三五科技部重点研发专项的资助下，同济大学附属第十人民医院心脏中心徐亚伟教授团队研发的全球首个基于可穿戴12导联心电可穿戴设备和人工智能预警软件的急性心肌梗死预警系统再次引起国际关注。
人工智能心电预警算法验证性论文刚刚发表在国际心脏病杂志（Int J Cardiol）上，并由美国加 州洛杉矶分校UCLA著名急诊心血管病专家Ivan Rokos教授配发同刊评论，题为：Artificial intelligence for STEMI detection: The “Shanghai Algorithm” provides a step forward. （《人工智能算法助力急性心肌梗死自动预警系统——上海方案》）。
据悉，该人工智能预警系统曾于2019年分别登陆法国巴黎欧洲心脏病年会（ESC 2019）和以色列特拉维夫的世界心血管创新大会（ICC 2019），作为国际上第一个基于可穿戴心电监测设备+人工智能算法的心肌梗死预警系统，引起了国际心血管界的高度关注。2020年，该项目曾获得东方会优秀论文“一等奖”。
为了进一步研究本研究的临床适用性，本研究开展了进一步的人机心电图判读比赛，本项目将50张STEMI及50张非STEMI心电图分别给本算法及15位不同年资的心血管医生分别判读，结果显示本算法的敏感性及特异性分别为90%及98%，而医生判读的敏感性及特异性仅71%及89%。尤其是在一些ST段抬高相对不明显的患者中，人工智能算法的优势更加明显。这一结果对急性ST段抬高型心肌梗死的自动预警提供了重要的软件支持，未来将该算法嵌入可穿戴心电监测设备是急性心肌梗死院前预警非常有前途的方案。
在同期的评论中，Ivan教授认为本文主要有6大创新点：
1、文中的STEMI心电图均由血管造影验证，保证了所有STEMI心电图都是“真正的”STEMI心电图。
2、心电图数据均为原始数据，而非PDF图像，保证了数据质量。
3、在对照组中添加了一些临床上可能出现“ST段抬高”的非心肌梗死心电图（如左心室肥厚、起膊心电图等）。
4、数据中的基线资料与真实世界类似。
5、数据中所涉及的心梗犯罪血管比例与真实世界类似。
6、研究从102种训练模型中选择了最适合的模型进行了后续的外部验证。
此外，文章认为既往的人工智能相关医学研究往往需要巨大的样本量。但本研究通过“数据放大”技术利用较小的样本量（仅667例STEMI样本及7571例对照样本）达到了类似的效果，值得未来相关领域研究借鉴。
文中对于AI算法建立的步骤描述通俗易懂，适合对AI不熟悉的医学专家阅读。另外文章指出本研究设计的算法获得了非常好的敏感性及特异性，对于临床上一些较难判断的心梗患者具有很好的应用价值。最后，文章希望本课题设计的算法能尽快在其他数据库及临床中得到验证，从而加速“上海方案”向临床推进。文章的结尾，Ivan教授提到：虽然当一项新的技术被大量报道时，质疑之声总是随之而来。但是他仍然认为，基于AI的STEMI诊断系统有潜力改变全球的STEMI诊疗体系（a global game-changer），而本研究所提出的“上海方案”无疑为实现这一目标跨出了坚实的一步。同济大学附属第十人民医院心脏中心徐亚伟教授团队深耕与信息化心梗救治领域10余年，旨在通过信息化手段提高我国心梗患者的救治延迟问题。十院心脏中心多年来联合多家知名高科技公司共同建立了一套集合可穿戴设备、人工智能软件和物联网技术的人工智能心肌梗死信息化救治系统。该系统的目标是在院前、院中及院间通过信息化体系优化急性心肌梗死的整个救治链，从而缩短患者的呼救时间、抢救时间，缩短患者的住院时间并提高心功能恢复水平，最终降低患者的死亡率。目前，该团队已在以下方面实现了一定的突破：1. 在院前，将通过可穿戴设备+人工智能心电诊断系统实现心梗的自动预警。
2. 在院中，让患者佩戴胸痛手环实现先救治后收费，90分钟黄金抢救时间全程记录。
3. 在院间，建立区域一体化信息化救治体系，降低区域内救治水平不平衡。
作者：赵逸凡，张毅，徐亚伟
来源：同济大学附属第十人民医院
论文原文：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32376417/
同期评论：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32659291/
来源：附属第十人民医院
编辑 | 李想、聂阳阳
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