環(huán)球醫(yī)訊 / AI與醫(yī)療健康來源：www.businessweekly.co.uk英國 - 英語2026-03-02 02:57:31 - 閱讀時長3分鐘 - 1412字

劍橋大學主導的新研究證實，人工智能算法通過分析數字聽診器采集的心音數據，可提前數年精準識別嚴重心臟瓣膜疾病，對主動脈瓣狹窄的檢出率達98%，二尖瓣反流達94%，其表現顯著超越全科醫(yī)生，該技術作為初級醫(yī)療篩查工具能有效避免無癥狀患者發(fā)展至不可逆階段，每年或可挽救數千生命，同時緩解老齡化社會對超聲心動圖服務的資源壓力，為心臟瓣膜疾病這一"沉默流行病"提供關鍵早期干預窗口。

人工智能有望幫助醫(yī)生提前數年檢測嚴重心臟瓣膜疾病，從而挽救數千生命，劍橋大學主導的一項新研究表明。

阿努拉格·阿加瓦爾教授。供圖——劍橋大學工程系

研究人員利用人工智能算法分析了近1,800名患者的心音數據，該算法經專門訓練可識別常被忽視直至危及生命的心臟瓣膜疾病。心臟瓣膜疾病影響超過半數65歲以上人群，其中約十分之一患有嚴重病變。

該人工智能準確識別出98%的重度主動脈瓣狹窄患者（這是最常見需手術干預的瓣膜疾?。约?4%的重度二尖瓣反流患者（心臟瓣膜無法完全閉合導致血液倒流）。

這項結合數字聽診器的技術在檢測瓣膜疾病方面表現優(yōu)于全科醫(yī)生，可作為初級醫(yī)療中的快速篩查工具。研究成果已發(fā)表于《npj心血管健康》期刊。

"瓣膜疾病是一場'沉默的流行病'"，劍橋大學工程系牽頭該研究的阿努拉格·阿加瓦爾教授表示，"英國約有30萬人患有重度主動脈瓣狹窄，其中三分之一尚未察覺。當癥狀顯現時，預后可能比多種癌癥更差。"

瓣膜疾病早期通常無癥狀。"若不及時治療，晚期癥狀出現后兩年內死亡風險可高達80%"，伯明翰大學醫(yī)院的合著者里克·斯蒂茲教授指出，"當前唯一有效療法是修復或置換瓣膜的手術。"

目前瓣膜疾病診斷依賴超聲心動圖——這一金標準技術雖有效，但成本高昂且耗時。英國國民保健服務（NHS）的候診時間常長達數月，無法作為大眾篩查工具。

醫(yī)生雖可使用聽診器檢查心臟，但在短暫的全科診療中這并非常規(guī)操作，且易漏診大量病例。

"心臟聽診是項高難度技能，在繁忙的全科診所中應用日益減少，"阿加瓦爾解釋道，"這正是大量瓣膜疾病被漏診的主因之一。"

此項由五家NHS信托機構的工程師、心臟科醫(yī)生、研究護士及其他臨床專家合作開展的研究，使用數字聽診器采集了1,767名患者的心音數據。每位參與者均接受了作為參照標準的超聲心動圖檢查。

研究團隊未訓練算法識別傳統(tǒng)診斷標志——心臟雜音，而是直接基于超聲心動圖結果進行訓練。這使系統(tǒng)能學習人類可能忽略的細微聲學模式，包括無明顯雜音的病例。

在與14名全科醫(yī)生對相同錄音的測試對比中，該算法 consistently 超越所有醫(yī)生。全科醫(yī)生的判斷差異顯著：部分側重靈敏度，部分側重特異性。而人工智能每次均提供可靠結果，對嚴重疾病的檢測尤為精準。

該系統(tǒng)設計著重降低誤報率，避免已超負荷的超聲心動圖服務雪上加霜。研究人員強調，此技術并非取代醫(yī)生，而是作為篩查輔助工具，幫助醫(yī)生確定需轉診進一步診療的患者。

僅需數秒心音錄音，經基礎培訓的醫(yī)護人員即可完成檢測。"若能排除明確無顯著病變者，我們便能集中資源救治最需幫助的患者，"阿加瓦爾表示。

研究團隊指出，在真實全科醫(yī)療環(huán)境開展的后續(xù)試驗，需納入多樣化患者群體，方能推廣至大眾應用。此外，中度瓣膜疾病的檢測難度更高。

然而，人工智能有望緩解老齡化人口對醫(yī)療系統(tǒng)的日益增長的壓力。

"瓣膜疾病可治療。我們能修復或置換受損瓣膜，為患者延長多年健康壽命，"斯蒂茲強調，"但時機至關重要。此類簡易、可擴展的篩查工具通過在不可逆損傷發(fā)生前發(fā)現患者，或將產生實質性改變。"

本研究獲英國國家健康研究所、英國心臟基金會及英國研究與創(chuàng)新署下屬醫(yī)學研究理事會部分資助。

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