EHJ子刊：利用人工智能工具帮助定位室性心动过速中的问题心脏细胞

来源：100医药网 2025-08-28 14:15

在这四种测试模型中，随机森林算法表现最佳，能以81.4%的敏感性和71.4%的特异性准确识别致心律失常细胞。这项概念验证研究表明，AI可帮助临床医生精确定位消融靶点，从而降低复发风险。

一项人工智能（AI）工具或能帮助心脏病专家识别并室性心动过速（一种严重心脏病）患者中引发的细胞。这项由伦敦国王学院Michele Orini领导，伦敦大学学院研究人员及国际合作者共同完成的新研究发现，AI工具可协助精确定位干扰心脏节律的细胞。临床医生有望利用该工具更好地治疗室性心动过速患者。相关研究结果发表在European Heart Journal Digital Health杂志上。

室性心动过速（ventricular tachycardia）是一种潜在危及生命的心脏疾病，其特征是心室节律突然紊乱。该疾病通常采用消融术治疗，即通过热能等能量摧毁引发节律紊乱的细胞。

在进行消融术前，医生会绘制心脏电信号图以识别引发异常电冲动的细胞。然而，准确锁定问题细胞十分困难，超过50%的患者在消融术后一年内会因部分致病细胞残留而复发。

论文通讯作者、伦敦国王学院生物医学工程与影像科学学院医疗工程高级讲师Michele Orini博士表示："利用导管消融术治疗室性心动过速是一项创新且真正改变生命的医疗程序，不仅具有挽救生命的潜力，还能避免植入式除颤器带来的痛苦电击 在多数情况下，这是预防心源性猝死的最后手段。但由于病情的复杂性，目前约50%的病例无法通过该手术永久消除室性心动过速的威胁。这正是我们研究新型计算解决方案以在手术过程中辅助心脏病专家的原因。"

为验证AI是否能帮助识别致心律失常细胞，研究人员选择了与人类心脏尺寸和功能相似的猪作为实验对象。他们在13头猪体内诱导室性心动过速，从每头猪采集数千个电信号，并测试了四种机器学习算法在识别信号模式及定位靶细胞方面的能力。

在这四种测试模型中，随机森林算法表现最佳，能以81.4%的敏感性和71.4%的特异性准确识别致心律失常细胞。这项概念验证研究表明，AI可帮助临床医生精确定位消融靶点，从而降低复发风险。

Orini表示："我们将这项研究视为开发自动化系统的第一步，未来该系统将指导心脏病专家确定最佳消融靶点。我们的目标是改善患者预后、降低风险并缩短手术时长和成本。"

接下来，研究人员将验证该模型在人类研究中的有效性。相关研究已在推进中，团队正在测试更先进的AI工具（如图神经网络），并已取得令人鼓舞的初步结果。（100yiyao.com）

参考文献：

Xuezhe Wang et al, , European Heart Journal - Digital Health (2025). DOI: 10.1093/ehjdh/ztaf064.

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