預防猝死接受AI 人工智能可檢測心臟病準確率99.6%

據報道，在AI大火的今天，蘇格蘭的醫院正在試用一種人工智能軟件來確定患者是否患有心臟病，以縮短響應時間和減少事故和緊急情況的發生。心臟病的症狀包括胸痛、頭暈和呼吸急促，與其他疾病有關，這讓醫生誤診的風險很高。英國心臟基金會(BHF)認爲，如果未接受正確治療，誤診的風險將會增加患者在30天后死亡的可能性高達70%。

目前正在測試的人工智能系統可以“排除兩倍以上的患者心臟病發作的可能性，準確率爲99.6%”，這是由該非營利組織提出的建議。對此，BHF醫學主任Nilesh Samani爵士表示：“胸痛是急診室患者就診的主要原因之一。每天，醫生都面臨着將因不同原因出現胸痛的患者進行區分的難題。”

爲解決這個問題，BHF資助了CoDE-ACS（急性冠狀動脈綜合徵診斷和評估協作）工具的研發，從而提高對心臟病發作的診斷準確率。這個系統由機器學習算法提供支持，可以預測患者是否可能患有心臟病發作。通過分析患者的年齡、性別、病史、心電圖數據和肌鈣蛋白(一種在心肌受損時出現的蛋白質)，系統能夠準確計算出心臟病發作的可能性，獲得滿分100分。

研究人員指出，該算法可以幫助醫生識別出心髒病風險較高的患者。愛丁堡大學心血管科學中心心臟病學教授尼古拉斯米爾斯表示，“對於因心臟病發作而出現急性胸痛的患者，早期診斷和治療可以挽救生命。但是許多情況都會引起疼痛和不適，導致診斷變得更加困難。因此，利用數據和人工智能來支持臨牀決策能夠改善患者的護理並提高急診科的效率。”

根據BHF的說法，該技術目前正在蘇格蘭進行測試，以確定它是否可以改善急診部門的護理。使用CoDE-ACS臨牀決策支持系統能夠減少在急診室花費的時間，避免那些不太可能患有心肌梗死的患者不必要地住院，並提高對那些患有心肌梗死的患者的識別和治療，從而實現對患者和醫護人員的雙重獲益。