AI、EKG技术快速排除COVID-19感染

人工智能(AI)可能提供了一种准确确定一个人是否感染COVID-19的方法。一项国际回顾性研究发现，感染导致COVID-19的SARS-CoV-2病毒会在心脏中产生微妙的电变化。人工智能增强的心电图可以检测到这些变化，并可能被用作一种快速、可靠的COVID-19筛查测试，以排除COVID-19感染。

人工智能增强心电图能够在测试中检测到COVID-19感染阳性预测值感染人群为37%，未感染人群为91%。当添加额外的正常对照对象以反映5%的covid -19患病率(类似于现实世界人群)时，阴性预测值跃升至99.2%。研究结果发表在梅奥诊所论文集．

COVID-19的潜伏期为10至14天，与其他常见病毒相比较长。许多人没有表现出感染症状，他们可能会在不知不觉中使他人处于危险之中。此外，当前检测方法所需的周转时间和临床资源是大量的，而且获取可能是一个问题。

罗切斯特梅奥诊所心血管医学系主任保罗·弗里德曼博士说:“如果使用智能手机电极进行前瞻性验证，这将使诊断COVID感染变得更加简单，突出了国际合作可以做的事情。”弗里德曼博士是这项研究的资深作者。

全球卫生危机的认识使世界各地的利益攸关方聚集在一起，开发一种工具，以满足快速、无创和经济有效地排除COVID-19急性感染的需求。这项研究包括来自不同种族人群的数据，是通过一个跨越四大洲和14个国家的全球志愿者联盟进行的。

“这个全球工作组的经验教训表明了什么是可行的，这种需求促使工业界和学术界的成员合作解决如何用自己的心电图系统从多个中心收集和传输数据的复杂问题，电子健康记录以及对自己数据的可变访问，”梅奥诊所的心脏电生理学家Suraj Kapa博士说。“通过这次合作改进的关系和数据处理框架可以支持未来新算法的开发和验证。”

研究人员选择了在COVID-19诊断被SARS-Co-V-2病毒基因检测确诊前后心电图数据的患者。这些数据与未感染COVID-19的患者的类似心电图数据进行对照匹配。

研究人员使用了26000多个心电图来训练人工智能，并使用了近4000个心电图来验证其读数。最后，人工智能在7870个以前没有使用过的心电图上进行了测试。在每组病例中，COVID-19的患病率约为33%。

为了准确反映真实世界的人群，研究人员再添加5万多例正常心电图，以达到5%的COVID-19患病率。这将AI的阴性预测值从91%提高到99.2%。

梅奥诊所心血管医学系工程师Zachi Attia博士解释说，患病率在计算阳性和阴性预测值时是一个变量。具体而言，患病率越低，负预测值越高。阿提亚博士与卡帕博士共同撰写了这项研究。

Attia博士说:“准确性是确定任何COVID-19检测价值的最大障碍之一。“我们不仅需要知道检测的敏感性和特异性，还需要知道疾病的患病率。增加额外的对照心电图数据对于证明这种疾病的不同患病率(正如我们在大流行的不同阶段遇到的疾病发病率差异很大的地区)将如何影响测试的表现至关重要。”

“这项研究表明，心电图中存在与COVID-19一致的生物信号感染但它包括许多病人。虽然这是一个充满希望的信号，但我们必须在无症状人群中使用基于智能手机的电极进行前瞻性测试，以确认它可以实际用于对抗大流行，”弗里德曼博士指出。“目前正在进行研究来解决这个问题。”