一项新的研究表明，由斯密特心脏研究所的研究人员及其西达-西奈分校的同事开发的人工智能程序可以检测出一种在医疗预约期间可能被忽视的异常心律。

这项发表在《npj Digital Medicine》上的研究结果表明，人工智能有一天可以用于分析一种称为超声心动图的常见成像测试的图像，该测试使用声波捕获心脏的图片。

心律异常通常是由心脏结构异常引起的，也可能导致心脏结构异常。研究人员推测，经过训练来分析超声心动图的人工智能程序可能会帮助临床医生发现未确诊心律失常患者心脏的早期细微变化。

“我们能够证明，我们开发的深度学习算法可以应用于超声心动图，以识别患有隐藏的异常心律失常(称为心房颤动)的患者，”史密特心脏研究所的科学家、第一位和第二位的 Neal Yuan 医学博士说。该研究的通讯作者。

“心房颤动可能会反复出现，因此在医生预约时可能不会出现。即使在超声心动图研究期间没有出现心房颤动，这种人工智能算法也能识别出可能患有心房颤动的患者。”

在心房颤动期间，心脏的上腔室有时与下腔室同步跳动，有时则不然，这使得临床医生通常难以发现心律失常。对于某些人来说，心房颤动不会引起任何症状。在其他情况下，它可能会导致心悸、疲劳、气短、头晕和其他干扰日常生活的症状。如果不及时治疗，心房颤动会导致中风和心力衰竭。