2025.11. 04 本文字数：1452，阅读时长大约2分钟 一位心脏病专家对第一财经记者表示，具备人工智能技术的可穿戴设备已经开始应用于一些心脏疾病 的检测，例如房颤或心律失常等预警信号。而心力衰竭、心脏瓣膜疾病等属于"隐匿性心脏病"，人工 智能增强型心电图算法在该领域若能发挥作用，将产生巨大的社会价值。 上述专家补充说，心电图无法检测出结构性心脏病。超声心动图利用超声波获取心脏图像，可用于明 确诊断心脏瓣膜病、心肌病、肺动脉高压以及其他需要药物或手术治疗的心脏结构问题。 作者 | 第一财经 钱童心 人工智能已经站在健康医疗领域技术发展的最前沿。 在2025年美国心脏病年会会议（AHA）开幕前夕，一项来自苹果手表的最新研究显示，该设备首次 识别到患者的结构性心脏病。 早期发现结构性心脏病对于改善预后至关重要，但广泛筛查仍然受限于超声心动图等影像工具的成本 和可及性。这项创新技术有望改变未来心脏病的筛查方式。 该研究仅利用了苹果智能手表记录的简单心电活动读数，即单导联心电图（ECG），在人工智能算 法的加持下，筛查了过去只能通过12导联心电图检测到的结构性心脏病。 该技术的核心在于这种用于检测心脏疾病的人工 ...

早期发现结构性心脏病对于改善预后至关重要。 上述专家补充说，心电图无法检测出结构性心脏病。超声心动图利用超声波获取心脏图像，可用于明确 诊断心脏瓣膜病、心肌病、肺动脉高压以及其他需要药物或手术治疗的心脏结构问题。 该技术的核心在于这种用于检测心脏疾病的人工智能算法。该算法是基于科学家们收集的超过11万名患 者的26.6万份复杂的12导联心电图测量数据开发而成的，并在超过4.5万名患者身上进行了外部验证，能 够检测出包括心肌收缩能力减弱、瓣膜损伤和心肌增厚等疾病，有望将可穿戴设备的潜力扩展到检测心 律失常之外的更多领域。 目前，国内外在人工智能检测心脏疾病相关领域已经开展了大量的研究。今年7月，人工智能用于早期 发现结构性心脏病的研究成果登上《自然》杂志。来自美国哥伦比亚大学欧文医学中心的研究团队开发 了一种算法，使AI独立分析心电图（ECG）数据的检测准确率高于AI辅助下的人类心脏病专家。 苹果手表最新研究的资深作者、耶鲁大学医学院心血管数据科学实验室主任Rohan Khera评论称："这种 新技术使得大规模早期筛查结构性心脏病成为可能，而且可以使用许多人已经拥有的设备。" 但研究人员承认该研究还存在一些局限 ...

早期发现结构性心脏病对于改善预后至关重要，但广泛筛查仍然受限于超声心动图等影像工具的成本 和可及性。近期，人工智能用于早期发现结构性心脏病的研究成果登上《自然》杂志。AI独立分析 心电图（ECG）数据的检测准确率甚至高于AI辅助下的人类心脏病专家。 这项最新的研究开发了一款名为EchoNext的人工智能筛查工具，通过分析常规心电图（ECG）数 据，能够从中准确识别出有结构性心脏病的患者。这将为下一步确定哪些患者需要进一步接受超声心 动图诊断进行有效筛选，避免了医疗检查资源的浪费。 虽然心电图用途广泛，但也存在局限性——心电图无法反映出心脏的结构，仅能为结构性心脏病提供 间接诊断依据。超声心动图利用超声波获取心脏图像，可用于明确诊断心脏瓣膜病、心肌病、肺动脉 高压以及其他需要药物或手术治疗的心脏结构问题。 目前结构性心脏病都可以通过超声心动图明确诊断，但这种诊断方法成本高、需要专业知识以及合适 的患者选择，限制了其全面应用。因此，迫切需要更好地对患者进行风险分层，并确定哪些患者应转 诊进行超声心动图检查，从而提高结构性心脏病的诊断率和早期治疗率。 在这项最新的研究中，人工智能模型接受了23万名患者超过120万对 ...