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（STEMI）患者的“犯罪”血管。相關研究近日發表于《英國醫學雜志-數字健康與人工智能》。
眾所周知，越早發現心梗癥狀、越早精準定位發生堵塞的“犯罪”血管、越早開展醫學干預，患者預后就越理想。然而，受冠狀動脈解剖變異、側支循環變異以及醫生臨床經驗的差異等影響，基于心電圖波形定位梗阻血管的準確性存在偏差。人工智能（AI）解析心電圖波形系統有望顯著縮短急診決策時間，優化治療流程，改善患者預后。
研究團隊收集了2957份原始心電圖數據，選擇冠脈造影作為診斷金標準，從中優選出698份“犯罪”血管明確的STEMI心電圖作為訓練和測試AI的“高質量教材”與“全真試卷”。其中，來自兩家三甲醫院的543份心電圖按照4:1的比例分為內部訓練集和內部測試集，來自另一家三甲醫院的155份心電圖構成外部驗證集。經過認真“學習”與大量“刷題”，研究團隊開發的AI模型在心電圖波形解析上表現優異。
張毅介紹，在未來臨床實踐中，該AI系統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；可在患者轉運過程中預先識別“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，縮短患者從入院到冠脈復通的時間；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；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。
相關論文信息：http://doi.org/10.1136/bmjdhai-2025-000010