在《循环：心血管质量和结果》上发表的一项新研究中，耶鲁大学医学院的研究人员表示，人工智能 (AI) 工具可以使用心电图 (ECG) 图像来确定接受癌症治疗的患者心脏功能障碍的风险。

“某些乳腺癌和淋巴瘤的治疗方法，如蒽环类药物和曲妥珠单抗，具有心脏毒性作用，”医学助理教授、心血管数据科学 (CarDS) 实验室主任、这项研究的资深作者 Rohan Khera 医学博士说。“单独使用这些药物的 10 个人中有 1 人，而同时使用这些药物的近 3 个人中有近 1 人会出现不良心脏反应。”

在确定了 1,550 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，研究人员将左心室收缩功能障碍 (LVSD) 的 AI 模型应用于患者的心电图图像，将他们分为低风险、中风险和高风险组。

研究团队表示，与低风险患者相比，高风险组患者在癌症治疗后出现心脏功能障碍的风险高出 3.4 倍，左心室射血分数 (LVEF) 低于 40% 的风险高出 13.5 倍。

这种新的人工智能驱动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策，尤其是对于资源匮乏社区的医疗服务提供者而言。“使用心电图等简单工具识别高风险患者可以让这种风险评估扩展到资源匮乏和丰富的环境中，并大大减轻风险评估的负担，”Khera 说。

研究人员表示，人工智能模型有潜力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的信息，”Khera 说。