神奇人工智能工具，洞察癌症患者心脏风险

在发表于《循环：心血管质量与结局》杂志的一项新研究中，耶鲁医学院的研究人员表示，一种人工智能（AI）工具可以利用心电图（ECG）图像来确定接受癌症治疗的患者发生心脏功能障碍的风险。

“对于乳腺癌和淋巴瘤，某些治疗方法，如蒽环类药物和曲妥珠单抗，具有心脏毒性的不良作用，”医学博士罗汉·凯拉（Rohan Khera）说道，他是医学助理教授、心血管数据科学（CarDS）实验室主任，也是该研究的资深作者。“单独使用这些药物进行治疗的个体中，每 10 人里有 1 人；联合使用这些药物的个体中，将近每 3 人里就有 1 人会出现不良的心脏反应。”

在确定了 1550 名接受蒽环类药物或曲妥珠单抗治疗乳腺癌或非霍奇金淋巴瘤的患者后，研究人员把左心室收缩功能障碍（LVSD）的人工智能模型应用到患者的心电图图像上，将他们分为低、中、高风险组。

该团队称，与低风险患者相比，高风险组患者患心脏功能障碍的风险高 3.4 倍，左心室射血分数（LVEF）低于 40%的风险高 13.5 倍。

这种由人工智能驱动的新方法可以帮助快速为有心脏功能障碍风险的乳腺癌或非霍奇金淋巴瘤患者做出安全的临床决定，特别是对于资源不足社区的医疗服务人员。“通过像心电图这样的简单工具识别出风险较高的患者，可以让这种风险评估在资源丰富和资源匮乏的环境中都得以推广，并大大减轻风险评估的负担，”凯拉说。

研究人员表示，人工智能模型有可能改善整个行业的诊断和护理。“我们能够找到一种方法，通过将人工智能应用于简单且可扩展的诊断，来提供通常需要高级测试才能获得的信息，”赫拉说。

“这些特征标识甚至连专家都难以辨别，突显了人工智能在增强人类能力方面的作用，”心血管医学研究员、该研究的第一作者埃万杰洛斯·K·奥伊科诺穆补充说。