上海市第十人民医院心血管内科主任医师张毅、副主任医师赵逸凡团队，开发并验证了一套特殊算法，可通过标准12导联心电图波形高精度识别ST段抬高型心肌梗死（STEMI）患者的“犯罪”血管。相关研究近日发表于《英国医学杂志-数字健康与人工智能》。
众所周知，越早发现心梗症状、越早精准定位发生堵塞的“犯罪”血管、越早开展医学干预，患者预后就越理想。然而，受冠状动脉解剖变异、侧支循环变异以及医生临床经验的差异等影响，基于心电图波形定位梗阻血管的准确性存在偏差。人工智能（AI）解析心电图波形系统有望显著缩短急诊决策时间，优化治疗流程，改善患者预后。
研究团队收集了2957份原始心电图数据，选择冠脉造影作为诊断金标准，从中优选出698份“犯罪”血管明确的STEMI心电图作为训练和测试AI的“高质量教材”与“全真试卷”。其中，来自两家三甲医院的543份心电图按照4:1的比例分为内部训练集和内部测试集，来自另一家三甲医院的155份心电图构成外部验证集。经过认真“学习”与大量“刷题”，研究团队开发的AI模型在心电图波形解析上表现优异。
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张毅介绍，在未来临床实践中，该AI系统可集成于院前急救设备或可穿戴心电监测仪，为高危患者提供早期预警和病变血管的初步定位；可在患者转运过程中预先识别“犯罪”血管，有助于医院导管室更精准地准备器械和制定手术策略，缩短患者从入院到冠脉复通的时间；提升冠脉左回旋支（LCX）阻塞识别率，弥补当前临床实践中LCX识别困难的短板，减少遗漏和误判；在资源有限或心内科医生经验相对不足的基层医院或偏远地区，该系统可作为强大的辅助诊断工具，提升STEMI整体救治水平。
相关论文信息：http://doi.org/10.1136/bmjdhai-2025-000010
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