7 月 12 日消息，據《新民晚報》10 日報道，上海市第十人民醫院心血管內科主任醫師張毅、副主任醫師趙逸凡團隊開發并驗證了一套特殊算法，可通過標準 12 導聯心電圖波形高精度識別 ST 段抬高型心肌梗死患者的病變血管。
相比公眾日常使用的通用型 AI 大模型，十院專家開發的這一 AI 垂直應用類系統專注于心電圖波形解析，通過大量“投喂”高質量的原始診斷數據，使得該系統在心電圖波形的識別速度、準確度、靈敏度、特異度等方面均表現優異。
相關研究發表于《英國醫學雜志-數字健康與人工智能》。未來，該系統將對高危人群和術后患者進行高效預警，早期識別心梗，降低心梗死亡率和心源性猝死的發生風險；還可能針對基層醫院及心梗救治經驗不足的醫院，可提高院內急診 / 胸痛中心對急性心梗的識別能力，改善心梗患者預后。
IT之家在報道中獲悉，AI 在心電圖波形解析上表現優異：
在“高質量教材”（內部訓練集）的學習中，算法診斷左前降支（LAD）、右冠狀動脈（RCA）、左回旋支（LCX）的靈敏度分別為 92.4%、93.2%、99.7%，特異度分別為 99.7%、97.4%、95.8%；
在“模擬考試”（內部測試集）中，算法診斷 LAD、RCA、LCX 的靈敏度分別為 91.6%、75.1%、97.0%，特異度分別為 96.0%、95.8%、88.8%，其表現優于心內科醫生和目前已投用的心電圖算法；
在“期末考試”（外部測試集）中，算法診斷 LAD、RCA、LCX 的靈敏度分別為 72.0%、90.5%、92.9%，特異度分別為 94.3%、92.4%、91.2%。
據張毅介紹，未來的臨床實踐中，該 AI 系統在四大方面具有深遠的臨床意義和廣闊的應用前景。
可穿戴，可集成于院前急救設備或可穿戴心電監測儀，為高危患者提供早期預警和病變血管的初步定位；
提效率，在患者轉運過程中即可預先識別“犯罪”血管，有助于醫院導管室更精準地準備器械和制定手術策略，從而縮短患者從入院到冠脈復通的時間；
促精準，提升冠脈左回旋支（LCX）阻塞識別率，彌補當前臨床實踐中 LCX 識別困難的短板，減少遺漏和誤判；
強基層，賦能基層醫療，在資源有限或心內科醫生經驗相對不足的基層醫院或偏遠地區，該系統可作為強大的輔助診斷工具，提升 STEMI 整體救治水平。