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使用人工智能( AI )和可穿戴设备进行医学检查,以找到当地的“隐藏心房脚步”患者。就像很久以前一样,未来预测的倡议始于Shizuoka City的Shimizu -ku。通过AI分析了通过当地健康检查测量的心电图以拾取高风险人员,并实施了使用可穿戴设备的ECG监测。旨在寻找无症状的心房主食患者,过去很难接受医疗检查。


在诊断心房颤动时,必须通过心电图检测电解测试,但是在许多情况下,短期ECG测试期间没有癫痫发作,并且没有记录心律不齐。如果您的主观症状有任何降临点和差的主观症状,则很难使用正常的心电图来拾取,这是一个主要问题,许多情况下,只有在出现大脑梗塞时才能发现房颤。

通过将AI纳入当地的一般健康检查中,应尽早找到这个“隐藏的心房脚步”示例。这样的倡议始于2021年的Shizuoka市Shimizu -ku。该项目被命名为“预防案中的卒中,以早期检测到Shimizu( SPAFS )”,并且是Tetsuro Sasano的一组,Tetsuro Sasano教授,Tetsuro Sasano教授Tetsuro Sasano教授,循环的内部科学教授,医学研究生院大学。我们正在Shimizu Ward的医疗机构继续前进。

图1 SPAFS分析流(由Sasano先生提供)

东京医学和牙科大学的Tetsuro Sasano由SPAFS的倡议领导

这是SPAFS的流动。在Shimizu医学协会医学院中心进行的一般健康检查 - 将为40岁及40岁以上的检查人员以及常规的12个诱导心电图(10秒)进行额外的2分钟肢体指导记录。使用小组和Sasano和其他人共同研究公司开发的AI,当场分析了此心电图数据(图1 )。此附加分析仅在5秒内完成。

即使在正常的心电图中,当中庭的纤维由于衰老等而进行时,P波的形状略有变化,P波的形状略有变化。 AI了解到这一点是为了检测到这一点,它分析了心电图,并得出了此时检查者有房颤的概率。

对于基于AI的分析结果和医生的判断,确定为高风险的审查员,前胸部的一通道的医学检查场地(小霍尔特型电表)和手腕手腕上的脉冲波传感器。将其固定并进行连续测量一周。这些心电图将传输到云服务器,然后分析AI以自动确定房颤。如果检测到心房颤动,请在当地医疗机构开始医疗。

2022年1月,该计划将SPAFS活动纳入医学检查中,于2022年1月开始。在开始后的两个月内,大约有70人进行了测试,其中两人实际上检测到房颤。领导该项目的Sasano先生说:“我发现了与最初预期的“隐藏心房焦点”的患者。如果早期的心房检测检测,大脑将在未来减少心脏病大脑梗死的发作。期望这一点。如果您卧床不起,它可能有助于减少梗塞治疗的医疗费用和护理费用。”将来,我们的目标是在每年续签研究计划的同时继续研究至少10年。

目前,该项目有100组一组 - 电表和一个手表脉冲波传感器,最多100人每周可以测试100人。为这些设备做准备需要一定的费用,但Sasano先生说:“鉴于由于早期发现房颤而抑制医疗费用的影响,地方政府可以选择准备设备。SPAFS。作为模型案例,IT可能有可能在其他领域开发先发制人的医疗系统。”