研究发现AI-enabled ecg可能识别患者中风的风险更大,认知能力下降

心房纤颤,最常见的心脏节律异常,与三分之一的缺血性中风,中风的最常见的类型。但心房纤颤是诊断,部分原因是许多患者无症状。

人工intelligence-enabled心电图(ECG)最近所确定的存在短暂的发作心房纤颤的能力,AI-enabled心电图算法预测房颤10年前临床诊断已被证实在梅奥诊所的研究人员进行的一项基于人群的研究。

现在一个新的基于来自梅奥诊所的研究提供的证据表明,该算法可以帮助识别患者认知能力下降的风险更大。AI-enabled心电图显示高概率的心房纤维性颤动也与梗死灶的存在有关,或脑卒中事件,磁共振成像,根据这项研究。

这项研究的一篇文章中所描述的,“人工Intelligence-Enabled为心房纤颤心电图识别认知衰退风险和脑梗塞,“这是发表在梅奥诊所的公报。

大部分的皮层下梗死所观察到的,这意味着它们发生在大脑皮层以下的区域。这表明AI-enabled心电图不仅预测心房纤维性颤动,而且检测其他心脏疾病标记和与小血管脑血管疾病和认知能力下降。

“这项研究发现人工智能使心电描记法获得了在正常窦性心律与基线恶化是相关联的认知和全球认知和注意力逐渐下降,”医学博士乔纳森Graff-Radford表示梅奥诊所的神经学家、该研究的通讯作者。”结果的质疑开始抗凝治疗是一种有效和安全的预防策略AI-ECG算法得分高的个体减少中风和认知能力下降的风险。”

前瞻性控制研究需要确定一个高房颤分数AI-enabled心电图可以是一个生物标志物识别患者抗凝或更激进的中风风险因素修正,Graff-Radford博士说。

回顾性研究了3729名患者的窦性心律心电图的年龄中位数为74年在梅奥诊所研究衰老的2004年和2020年之间。人口因素的调整,AI-enabled心电图房颤得分与基线和更快的全球认知下降的得分越低。大约三分之一的病人心电图也有核磁共振,房颤和高概率的心电图与MRI-detected脑梗塞。

“这AI-ECG算法的应用可能是另一种屏幕不仅决定个人房颤的风险,但也来确定未来的认知能力下降和中风的风险,”Graff-Radford博士说。