编者按：随着科学技术的发展进步，人工智能技术已逐渐应用于医学领域的各个方面，ESC 2023大会期间也有多项人工智能相关研究结果公布，本刊特邀美国维克森林大学医学中心Oguz Akbilgic教授分享他的团队开展的“使用人工智能心电图筛查心功能障碍”研究进展。

《国际循环》人工智能心电图筛查心功能障碍的主要评价指标是什么?

Oguz Akbilgic教授：使用人工智能或这类技术筛查心功能障碍的主要评价指标是可预测性，并希望可以减轻患者的心血管疾病负担。心血管疾病负担即花费的所有与治疗相关的费用，以及需要再次筛查的费用。这也是为什么当实施风险预测模型时，需要确保大多数患者确实存在风险，这样就不会增加无需筛查的患者心血管疾病治疗负担。

《国际循环》与普通心电图相比，人工智能心电图有哪些特点和优势?

Oguz Akbilgic教授：首先，人工智能心电图与普通心电图相比，使用的心电图数据没有差异。这与1920年和2020年的心电图一样，电压数据也相同，只是现在分析这些数据的方式有一些变化。

传统上，我们可通过心电图的特征，例如间隔持续时间，振幅等了解患者的心脏情况。然后，可以提出某些判断规则来指导对结果的解读。无论是不是低症候群患者，也不论其心电图是否正常，大多数情况下，人工智能不使用未经验证的心电图字符。相反，而是参照实际电压的心电图数据。我们为人工智能模型提供原始数据，然后使其发现与其相关的模式，这就是人工智能心电图与普通心电图的主要区别。

《国际循环》请您谈谈人工智能心电图的应用现状和前景?

Oguz Akbilgic教授：人工智能心电图，或称为人工智能心电图模型，它是一个模型，可以应用于很多方面，例如心力衰竭，风险预测，识别可能需要植入起搏器的患者，或在真实世界中，它的应用甚至超出了心血管领域。此外，现在也有检测妊娠和患帕金森病的风险模型。

关于人工智能心电图的应用情况，可分多个阶段：首先是模型开发，这一阶段即将完成；其次，进入临床应用，我们正在设计临床试验，以展示基于人工智能的风险计算器的价值，减轻患者负担，有助于更好地识别处于危险中的患者；另一方面，希望通过移动应用程序将它们传递给用户。现在我们开发了名为ECG AIR的移动应用程序，可以在其中设置所有人工智能算法。

使用苹果手表的消费者，可以下载这一心电图，在几分之一秒的时间内，ECG进入ECG AIR应用程序，并在几分之一秒内执行所有AI模型，一切都发生在用户的手机中。当然，我们还要确保这些算法得到FDA的批准。目前，我们正在为这些算法能得到FDA的批准而努力，从围产期心肌病到心力衰竭检测，这样就可以发布到苹果商店，安卓商店，谷歌商店。

《国际循环》：此次ESC会议上发表了多部指南和最新研究，您对哪项研究最感兴趣?

Oguz Akbilgic教授：我对心源性猝死最感兴趣，因为它非常重要。很多时候，大多数心源性猝死都是由心血管疾病引起，但这些疾病在发病前并未被诊断出来。心源性猝死患者都有潜在的心血管疾病，初步研究结果显示，我们可以识别出两年内有心源性猝死风险的患者，准确率超过90%。这一结果很重要，因为它可以指导相关决策的制定。例如，使用ICD除颤器的标准之一是射血分数，而射血分数是否低于35非常主观，如果射血分数是33则符合标准，如果射血分数是39，则不符合标准。然而，研究表明，不符合这些标准的人死亡率更高。但有了人工智能，我们可以将其个体化，射血分数不一定是36还是35。