西奈山医院/西奈山医学院
西奈山医院研究肥厚型心肌病（HCM）的研究人员已经校准了一种人工智能（AI）算法，可以快速并更具体地识别出患有该疾病的患者，并将他们标记为高风险，以便在医生就诊时获得更多关注。
这种名为Viz HCM的算法之前已获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准，用于心电图（ECG）上检测HCM。西奈山医院的研究于4月22日在《NEJM AI》杂志上发表，为该算法的结果赋予了数值概率。
例如，虽然该算法之前可能会说“疑似HCM”或“HCM高风险”，但西奈山医院的研究允许解释为，“您有大约60%的概率患有HCM。” 通讯作者Joshua Lampert博士表示，他是西奈山福斯特心脏医院机器学习主任。
因此，那些之前未被诊断为HCM的患者可能能够更好地了解其个体疾病风险，从而更快、更个性化地进行评估和治疗，以防止并发症，如突发性心脏死亡，特别是在年轻患者中。
Lampert博士说：“这是将新型深度学习算法转化为临床实践的重要一步，为临床医生和患者提供了更有意义的信息。临床医生可以通过确保最高风险的患者在其临床工作列表的顶部使用排序工具来改进其临床工作流程。患者可以通过模型校准获得更个性化的信息，这提高了模型分类分数的可解释性。这种本地模型校准策略是否普遍适用于其他设置仍有待证明。这种方法可以在临床上实用的方式提供有意义的信息，以促进患者护理。”
HCM影响全球每200人中的1人，是心脏移植的主要原因之一。然而，许多患者直到出现症状并且疾病已经进展时才意识到自己患病。
西奈山医院的研究人员在2023年3月7日至2024年1月18日期间对近71,000名进行了心电图检查的患者运行了Viz HCM算法。该算法标记了1,522名患者为HCM阳性警报。研究人员审查了记录和影像数据，以确认哪些患者确实确诊为HCM。
在审查了确诊结果后，研究人员对AI工具进行了模型校准，以评估校准后的HCM概率是否与患者实际患HCM的可能性相关。他们发现，校准后的模型确实给出了患者患HCM可能性的准确估计。
利用该模型分析患者的ECG结果，可以使心脏病专家优先处理最高风险的患者，让他们尽早预约和接受治疗，以防止症状开始或恶化。医生可以向每位患者解释其个体化风险，而不是模糊地说AI模型标记了他们。这有助于让新患者参与进来并接受治疗，以防止与HCM相关的不良后果，如猝死或因心肌增厚导致的血流阻塞。
共同资深作者Vivek Reddy博士表示：“这项研究提供了所需的详细信息，帮助我们重新思考如何对患者进行分诊、风险分层和咨询。在增强智能时代，我们必须在患者护理方法中融入新的复杂性。以肥厚型心肌病为例，我们展示了如何在较少见疾病的情况下，通过排序AI分类来实际操作新工具。”
共同资深作者Girish N. Nadkarni博士表示：“这项研究反映了实用实施科学的最佳实践，展示了我们如何负责任和深思熟虑地将先进的AI工具整合到现实世界的临床工作流程中。不仅仅是构建高性能算法，而是确保它以支持临床决策的方式改善患者结果，并符合实际护理方式。这项工作展示了经过校准的模型如何帮助临床医生在适当的时间优先处理合适的患者，从而实现AI在医学中的全部潜力。”
下一步是将这项研究和HCM的AI校准扩展到全国其他医疗系统。
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