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以往的心房顫動篩查試驗表明，傳統的篩查方法漏診率較高，需要提出更具有針對性的檢測方法。美國梅奧診所研究團隊評估了人工智能算法增強的靶向篩查心房顫動方法在識別房顫中的有效性。該研究成果于近日發表在《LANCET》，題為：Artificial intelligence-guided screening for atrial fibrillation using electrocardiogram during sinus rhythm: a prospective non-randomised interventional trial。

這項非隨機干預試驗對美國40個州的1003名患者（平均年齡為74歲）進行研究。這些患者為先前招募，有中風危險因素但先前無房顫，并在常規檢測中做了心電圖。參與者佩戴長達30天的連續動態心律監測儀，通過手機連接近實時的傳輸數據。人工智能算法應用于心電圖，將患者分為高風險組和低風險組。在平均22.3天的連續監測中，370名低風險患者中有6人檢測到心房顫動，633名高風險患者中有48人檢測到心房顫動。與常規組相比，人工智能增強的篩查方式與心房顫動的檢測率增加有關。

研究結果表明，利用現有臨床數據的人工智能增強的靶向篩查方法提高了房顫的檢測率，并可提高房顫篩查的有效性。

論文鏈接：

//www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(22)01637-3/fulltext#seccestitle10

注：此研究成果摘自《LANCET》，文章內容不代表本網站觀點和立場。

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責任編輯：Rex_08