使用人工智能预测单导心电图信号的心脏衰竭风险：一项多国评估

使用人工智能预测单导心电图信号的心脏衰竭风险：一项多国评估 Predicting Heart Failure Risk Using Artificial Intelligence With Single-Lead Electrocardiogram Signals: A Multinational Evaluation

页面：31,作者/机构:Khera

简介:这份报告探讨了利用人工智能技术分析单导联心电图信号来预测心力衰竭风险的可能性。作者开发了一种噪声适应性AI算法，并使用来自美国和巴西的多个队列数据进行了评估，包括耶鲁纽黑文健康系统 (YNHHS) 和巴西纵向成人健康研究 (ELSA-Brasil)。结果显示，AI模型在预测新发心力衰竭风险方面表现出色，优于传统的临床风险评分方法，例如PCP-HF评分。该模型具有良好的区分度和预测准确性，并且不受年龄、性别、合并症和死亡风险的影响，证明了其在不同人群中的普适性和稳健性。

报告重点

AI模型能准确预测新发心力衰竭的风险，AI-ECG 评分每增加 0.1，患心力衰竭的风险就会增加 3 到 7 倍，死亡风险也会增加 27-65%。
与传统模型（如PCP-HF评分）相比，AI模型预测准确性和区分度更高，Harrel's C统计量显著高于PCP-HF。
该模型适用于便携式和可穿戴设备，具有良好的可扩展性，为心衰风险分层提供了一种可扩展的策略，有助于心力衰竭的早期预防。
模型的应用不受年龄、性别、种族、合并症（如高血压、2型糖尿病、肥胖）和死亡风险等因素的影响，具有良好的普适性。
研究使用了来自美国、英国和巴西三个大型队列的单导联心电图数据，证明了模型的跨人群的有效性和稳健性。

参考图示

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