明尼苏达州罗切斯特— AI （人工智能）有可能提供准确判断一个人未感染COVID-19（2019冠状病毒病）的方法。一项国际回顾性研究发现，如果感染了导致COVID-19的SARS-CoV-2病毒，患者的心脏会产生微妙的电学变化。AI赋能的心电图(EKG)可以检测到这些变化，并有望被用于进行快速、可靠的COVID-19筛查检测，以排除COVID-19感染。

经过AI赋能的心电图能在测试中检测出COVID-19感染，具有37%的阳性预测值（感染者）和91%的阴性预测值（未感染者）。添加额外的正常对照受试者，以反映5%的COVID-19患病率（与真实世界人口类似）时，阴性预测值跃升至99.2%。这项研究结果发表在妙佑医疗国际学报(Mayo Clinic Proceedings)上。

COVID-19的潜伏期为10至14天，相比其他常见病毒的潜伏期要长。许多人是无症状感染者，会在不知不觉间危及他人。另外，目前的检测方法需要较长的周转时间和大量的临床资源，并且在获取方式上也存在问题。

位于罗切斯特的妙佑医疗国际心血管医学部主任Paul Friedman医学博士表示：“如果使用智能手机电极通过前瞻性验证，将使COVID（冠状病毒病）感染的诊断变得更加简单，这一点突显了国际合作可能发挥的作用。”Friedman博士是该项研究的资深作者。

全球健康危机的体现让世界各地的利益相关方齐心致力于开发工具，以便应对快速、非侵入性且经济高效地排除急性COVID-19感染的需求。这项研究包括来自多元种族性的人口数据，通过横跨四大洲和14个国家的全球志愿者联盟开展。

妙佑医疗国际心脏电生理专科医生Suraj Kapa医学博士表示：“这个全球工作组收获的经验心得指出了可行的方面，并且表明需要敦促工业界和学术界的成员开展合作，共同解决如何通过自己的心电图系统、电子病历和对自有数据的各种使用，以将数据从多个中心进行收集和传输的复杂问题。通过这次合作所促成的关系和数据处理的框架可以支持未来新算法的研发和验证。”

研究人员从心电图数据中选择了经由对SARS-Co-V-2病毒所进行的基因检测而在当时获得COVID-19确诊的患者。这些数据与来自同类心电图数据中未感染COVID-19的患者的对照匹配数据进行了比对。

研究人员使用了超过26,000幅心电图来训练AI，并使用了近4,000幅其他心电图来验证其解读。最后，通过7,870幅之前没有使用过的心电图测试了AI。在每组心电图中，COVID-19的患病率都在33%左右。

为了准确反映真实世界人群，研究人员还额外添加了50,000多幅正常心电图，使COVID-19的患病率达到5%。这使得AI的阴性预测值从91%提升至99.2%。

妙佑医疗国际心血管医学部的工程师Zachi Attia博士解释，患病率是计算阳性预测值和阴性预测值的一个变量。具体而言，随着患病率的降低，阴性预测值会增加。Attia博士和Kapa博士是这项研究的协同首席作者。

Attia博士表示：“在确定任何COVID-19检测的价值时，准确性是最大的难点之一。我们不仅需要知道该检测的敏感性和特异性，还需要知道该疾病的患病率。增加额外的对照心电图数据至关重要，这是为了展示该疾病的不同患病率将会影响如何执行检测的方式，因为我们要应对的是处于不同疫情阶段的地区的患病率差异甚远。”

Friedman博士指出：“这项研究证明心电图中存在一种与COVID-19感染相一致的生物信号，但本研究包含了许多疾病患者。虽然这是一个充满希望的信号，但我们必须使用基于智能手机的电极在无症状人士中进行前瞻性检测，以确认它实际上可用于抗击疫情。目前研究正在进行中，期望能解决这个问题。”

这项研究是由妙佑医疗国际的研究人员设计和策划，并得到了Lerer Family Charitable Foundation Inc.的慈善捐赠，以及世界各地参与为抗击COVID-19疫情努力的医生和医院的自愿支持。GE Healthcare、飞利浦和Epiphany Healthcare为心电图数据的传输捐助了技术支持。

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