近日，上海市第十人民醫院心血管內科張毅/趙逸凡團隊在AI解析心電圖波形領域取得重要成果，開發并驗證了一套特殊算法，可通過標準12導聯心電圖波形高精度識別ST段抬高型心肌梗死（STEMI）患者的“犯罪”血管，尤其在對診斷難度較大的左回旋支識別上表現突出。相關研究論文登載于國際知名醫學期刊《英國醫學雜志》（BMJ）子刊“數字健康與人工智能”。

“時間就是心肌，時間就是生命。”公眾對這句話已耳熟能詳，越早發現心梗癥狀、越早精準定位發生堵塞的“犯罪”血管、越早開展醫學干預，患者預后就越理想。然而，受冠狀動脈解剖變異、側支循環變異以及醫生臨床經驗的差異等影響，依靠心電圖波形來定位發生梗阻的血管，其準確性存在偏差。不過隨著AI解析心電圖波形系統的問世，有望顯著縮短急診決策時間，優化治療流程，改善患者預后。

相比公眾日常使用的通用型AI大模型，十院專家開發的這一AI垂直應用類系統專注于心電圖波形解析，通過大量“投喂”高質量的原始診斷數據，使得該系統在心電圖波形的識別速度、準確度、靈敏度、特異度等方面均表現優異。

團隊共收集了2957份原始心電圖數據，選擇冠脈造影作為診斷金標準，從中優選出698份“犯罪”血管明確的STEMI心電圖作為訓練和測試AI的“高質量教材”與“全真試卷”。其中，來自兩家三甲醫院的543份心電圖按照4:1的比例分為內部訓練集（教材）和內部測試集（模擬考試卷），來自另一家三甲醫院的155份心電圖構成外部驗證集（期末考試卷）。

經過認真“學習”與大量“刷題”，AI在心電圖波形解析上表現優異：在“高質量教材”（內部訓練集）的學習中，算法診斷左前降支（LAD）、右冠狀動脈（RCA）、左回旋支（LCX）的靈敏度分別為92.4%、93.2%、99.7%，特異度分別為99.7%、97.4%、95.8%；在“模擬考試”（內部測試集）中，算法診斷LAD、RCA、LCX的靈敏度分別為91.6%、75.1%、97.0%，特異度分別為96.0%、95.8%、88.8%，其表現優于心內科醫生和目前已投用的心電圖算法；在“期末考試”（外部測試集）中，算法診斷LAD、RCA、LCX的靈敏度分別為72.0%、90.5%、92.9%，特異度分別為94.3%、92.4%、91.2%。最終，這一AI心電圖診斷系統以優異成績“畢業”。

據張毅主任介紹，在未來臨床實踐中，該AI系統在四大方面有深遠臨床意義和廣闊應用前景：第一是可穿戴，可集成于院前急救設備或可穿戴心電監測儀，為高危患者提供早期預警和病變血管的初步定位；第二是提效率，在患者轉運過程中即可預先識別“犯罪”血管，有助于醫院導管室更精準地準備器械和制定手術策略，從而縮短患者從入院到冠脈復通的時間；第三是促精準，提升冠脈左回旋支（LCX）阻塞識別率，彌補當前臨床實踐中LCX識別困難的短板，減少遺漏和誤判；第四是強基層，賦能基層醫療，在資源有限或心內科醫生經驗相對不足的基層醫院或偏遠地區，該系統可作為強大的輔助診斷工具，提升STEMI整體救治水平。

原標題：《上海十院AI系統高分通過心電圖“解析考試”，相關論文登國際期刊》

欄目編輯：易蓉 題圖來源：新民制圖

來源：作者：新民晚報 左妍 通訊員 生星