自然灾害预警系统无疑拯救了无数生命。监测地震、飓风和龙卷风等即将发生迹象的探测器，为我们提供了关键的数小时——有时是数天——来采取规避行动。
如果我们也能对心脏病发作做同样的事情呢？一群法国研究人员与一些美国同事合作，设计了一种人工智能 (AI) 工具，可以帮助实现这一目标，他们在《欧洲心脏杂志》上报告称。
心脏病发作的早期检测
心脏事件每年导致超过500 万人死亡。它们往往突如其来，有时在没有任何预警信号和已知心脏病史的情况下致人死亡。
为了寻找可能为潜在心脏病发作受害者提供预警的隐藏模式，研究人员首先调查了来自 240,000 多名患者的心电图数据。他们基本上检查了数百万小时的心跳记录。
“通过分析他们 24 小时的电信号，我们发现我们可以识别出在未来两周内可能出现严重心律失常的受试者，”该研究的作者、巴黎心血管研究中心 (PARCC) 研究员 Laurent Fiorina 在一份新闻稿中说。“如果不加以治疗，这种心律失常可能会发展为致命的心脏骤停。”
他们使用人工智能工具探测数据，并识别出可能先于心律失常的微弱信号。根据这些信息，研究团队开发了一种人工智能算法，可以识别出任何足以引发心脏骤停的严重心律失常风险的人群。他们将工具建立在一个模拟大脑如何与心脏对话的人工神经网络上。
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潜在的救命预测
该工具可以在超过 70% 的病例中在两周内预测此类事件。这种监测方法可能会改变心脏病的检测和治疗方式。
“到目前为止，我们一直在努力识别中长期风险患者，但无法预测心脏骤停前几分钟、几小时或几天可能发生什么，”PARCC 研究主任、该研究的作者 Eloi Marijon 在一份新闻稿中说。“现在，多亏了人工智能，我们可以在非常短的时间内预测这些事件，并有可能在为时已晚之前采取行动。”
该团队将继续完善该工具，然后进行临床试验以确保其准确性。如果它通过这些测试，我们将拥有一个相当于警报器的预警系统，告诉我们寻求帮助以预防心脏病发作。
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