[数码讨论]上海十院团队开发AI系统：可精准定位心梗病变血管[1P] [复制链接]

IT之家 7 月 12 日消息，据《新民晚报》10 日报道，上海市第十人民医院心血管内科主任医师张毅、副主任医师赵逸凡团队开发并验证了一套特殊算法，可通过标准 12 导联心电图波形高精度识别 ST 段抬高型心肌梗死患者的病变血管。

相比公众日常使用的通用型 AI 大模型，十院专家开发的这一 AI 垂直应用类系统专注于心电图波形解析，通过大量“投喂”高质量的原始诊断数据，使得该系统在心电图波形的识别速度、准确度、灵敏度、特异度等方面均表现优异。

相关研究发表于《英国医学杂志-数字健康与人工智能》。未来，该系统将对高危人群和术后患者进行高效预警，早期识别心梗，降低心梗死亡率和心源性猝死的发生风险；还可能针对基层医院及心梗救治经验不足的医院，可提高院内急诊 / 胸痛中心对急性心梗的识别能力，改善心梗患者预后。

IT之家在报道中获悉，AI 在心电图波形解析上表现优异：

• 在“高质量教材”（内部训练集）的学习中，算法诊断左前降支（LAD）、右冠状动脉（RCA）、左回旋支（LCX）的灵敏度分别为 92.4%、93.2%、99.7%，特异度分别为 99.7%、97.4%、95.8%；
• 在“模拟考试”（内部测试集）中，算法诊断 LAD、RCA、LCX 的灵敏度分别为 91.6%、75.1%、97.0%，特异度分别为 96.0%、95.8%、88.8%，其表现优于心内科医生和目前已投用的心电图算法；
• 在“期末考试”（外部测试集）中，算法诊断 LAD、RCA、LCX 的灵敏度分别为 72.0%、90.5%、92.9%，特异度分别为 94.3%、92.4%、91.2%。

据张毅介绍，未来的临床实践中，该 AI 系统在四大方面具有深远的临床意义和广阔的应用前景。

• 可穿戴，可集成于院前急救设备或可穿戴心电监测仪，为高危患者提供早期预警和病变血管的初步定位；
• 提效率，在患者转运过程中即可预先识别“犯罪”血管，有助于医院导管室更精准地准备器械和制定手术策略，从而缩短患者从入院到冠脉复通的时间；
• 促精准，提升冠脉左回旋支（LCX）阻塞识别率，弥补当前临床实践中 LCX 识别困难的短板，减少遗漏和误判；
• 强基层，赋能基层医疗，在资源有限或心内科医生经验相对不足的基层医院或偏远地区，该系统可作为强大的辅助诊断工具，提升 STEMI 整体救治水平。

上海十院团队开发可精准定位心梗病变血管的 AI 系统
研发团队与系统概述
上海市第十人民医院心血管内科主任医师张毅、副主任医师赵逸凡团队开发并验证了一套特殊算法，此算法可通过标准 12 导联心电图波形高精度识别 ST 段抬高型心肌梗死患者的病变血管。该系统属于 AI 垂直应用类系统，专注于心电图波形解析，区别于公众日常使用的通用型 AI 大模型125。

研发背景
急性心肌梗死是最危重的心血管急症，特别是急性 ST 段抬高型心肌梗死，救治强调争分夺秒。然而受冠状动脉解剖变异、侧支循环变异以及医生临床经验的差异等影响，基于心电图波形定位梗阻血管的准确性存在偏差。在此背景下，人工智能解析心电图波形系统有望显著缩短急诊决策时间，优化治疗流程，改善患者预后。且近年来虽人工智能已广泛应用于医学领域，但利用 AI 进行 STEMI 心梗患者的急诊策略优化还缺乏系统研究35。

研发过程
研究团队收集了近 3000 份原始心电图数据，选择冠脉造影作为诊断金标准，并从中优选出近 700 份病变血管明确的 STEMI 心电图作为训练语料喂给 AI。具体而言，团队共收集 2957 份原始心电图数据，从中优选出 698 份犯罪血管明确的 STEMI 心电图。其中，来自两家三甲医院的 543 份心电图按 4:1 的比例分为内部训练集和内部测试集，来自另一家三甲医院的 155 份心电图构成外部验证集35。

系统优势
通过大量“投喂”高质量的原始诊断数据，该系统在心电图波形的识别速度、准确度、灵敏度、特异度等方面均表现优异。测试数据显示，算法对左前降支、右冠状动脉等主要血管的识别灵敏度最高达 99.7%，特异度达 99.7%，性能优于传统诊断方法，也优于心内科医生和目前已投用的心电图算法256。

应用前景
临床意义
在未来临床实践中，该 AI 系统具有多方面的重要意义：

可穿戴预警：可集成于院前急救设备或可穿戴心电监测仪，为高危患者提供早期预警和病变血管的初步定位。
提升效率：在患者转运过程中预先识别“犯罪”血管，有助于医院导管室更精准地准备器械和制定手术策略，从而缩短患者从入院到冠脉复通的时间。
提高精准度：提升冠脉左回旋支阻塞识别率，弥补当前临床实践中左回旋支识别困难的短板，减少遗漏和误判。
赋能基层：针对基层医院及心梗救治经验不足的医院，可提高院内急诊/胸痛中心对急性心梗的识别能力，改善心梗患者预后23。
研究推进方向
目前，该团队正在集中收集来自各合作单位的心梗患者术前原始心电图数据，扩展研究的数据量，推进下一步心梗定时的临床研究，并在更广泛的人群中验证该心电图 + AI 的心梗预警系统的普适性和实用性，实现 12 导联可穿戴心电背心 + 人工智能心梗定性、定位、定时的预警软件的结合

上海市第十人民医院心血管内科主任医师张毅和副主任医师赵逸凡团队开发的这套特殊算法，展现了AI在医疗领域，特别是在心电图波形解析方面的显著潜力和实际应用价值。以下是对这项技术及其应用前景的几点点评：

1. 高精度识别能力：该AI系统在心电图波形的识别速度、准确度、灵敏度和特异度方面均表现出色，尤其是在内部训练集和测试集中的表现优于心内科医生和现有的心电图算法，这显示了AI在提高诊断精确度方面的潜力。

2. 临床意义重大：该系统不仅能够为高危人群和术后患者提供早期预警，还能降低心梗死亡率和心源性猝死的风险，这对于提高患者的生存率和生活质量具有重要意义。

3. 提升急救效率：通过在患者转运过程中预先识别“犯罪”血管，该系统有助于医院导管室更精准地准备器械和制定手术策略，从而缩短患者从入院到冠脉复通的时间，提高急救效率。

4. 弥补临床短板：该系统在提升冠脉左回旋支（LCX）阻塞识别率方面具有优势，有助于减少临床实践中的遗漏和误判，增强诊断的全面性和准确性。

5. 赋能基层医疗：在资源有限或心内科医生经验相对不足的基层医院或偏远地区，该系统可以作为强大的辅助诊断工具，提升STEMI（ST段抬高型心肌梗死）的整体救治水平。

6. 可穿戴设备集成：该系统的可穿戴和可集成特性意味着它可以被应用于院前急救设备或可穿戴心电监测仪，为高危患者提供早期预警和病变血管的初步定位。

总体而言，这项技术的开发和应用前景广阔，不仅能够提高心电图波形解析的准确性，还能在临床实践中发挥重要作用，特别是在提升急救效率、弥补临床短板和赋能基层医疗等方面。随着AI技术的不断进步和应用，我们有理由相信它将在未来的医疗领域发挥更大的作用。