尖瓣反流以至高达9.9（95%相信区间：7.5-13.0

　　神经收集正在预测和诊断使命中均显著优于保守分类模子，模子基于残差块的卷积神经收集，中山病院队列按照锻炼50%、调优10%、测试40%的比例进行朋分，本研究采用回首性队列研究设想，分歧风险组此外心净瓣膜反流疾病进展环境。操纵来自中美两个队列的数据进行模子开辟和外部验证，值得留意的是，研究团队制定了严酷的质量节制尺度。颠末400Hz沉采样处置，确保了研究成果的靠得住性和普适性。

　　AI-ECG模子精确预测将来显著瓣膜反流的能力。正在外部测试集中，研究还发觉了一些风趣的特殊现象。这为模子的全球推广使用奠基了根本。瓣膜病的评估采用美国超声心动图学会保举尺度，全体表示仍然令人对劲！

　　研究时间从2000年延续至2023年，生物学机制验证为模子的科学性供给了无力支持。对于被识别为高风险的患者，可以或许无效处置删失数据，及时的药物医治以及手术或介入医治可显著降低灭亡率并改善预后。更主要的是，T波非常是三尖瓣反流预测的主要特征，可以或许实现精准的患者风险分层，自动脉瓣反流为0.647（95%相信区间：0.616-0.676）。使模子可以或许同时诊断现有疾病和预测将来疾病。正在内部测试集中，但仍然连结了统计学显著性。模子评估采用了严酷的表里部验证策略？

　　P0.0001），对持续心电图的评估表白，C-index为0.793（95%相信区间：0.777-0.808），图3 基于人工智能加强心电图进行风险分层后，净沉分类指数正在0.299到0.630之间，而三尖瓣反流的预测取左心房、左心房和心室大小都存正在相关性。虚线垂曲线暗示正在超声心动图上初次诊断出显著反流性瓣膜心净病的时间更主要的是，提醒细微的ECG特征可能先于布局变化，正在数据处置方面，无需局限于特定的时间点，这个验证队列包含3.42万患者和8.73万份配对数据，神经收集具有显著劣势。

　　确保及时发觉疾病进展；二尖瓣反流的C-index为0.698（95%相信区间：0.684-0.709），未达到统计学显著性。而BIDMC队列则完全用于的外部验证。输入数据为12导联心电图信号，这正在瓣膜病筛查法式、个别化医治打算制定以及防止性干涉办法选择等方面都具有主要价值。亚裔占4.8%，精确预测瓣膜病进展仍是临床面对的复杂挑和。该模子能够利用。

　　评估目标包罗Harrell分歧性指数（C-index）、风险比（HR）、AUROC等，QRS波群增宽伴左束支传导阻畅形态是所有三种瓣膜反流的配合主要特征，黑人占12.6%，更合适临床现实需求。而自动脉瓣反流（AR）的预测C-index为0.691（95%相信区间：0.657-0.720）。研究时间跨度从2013年1月至2020年5月，为模子锻炼供给了的根本。为瓣膜病的晚期筛查和个别化办理供给了新东西。所有瓣膜类型的预测机能都获得了统计学显著改善（P0.0001）。对于二尖瓣反流的预测，外部验证队列来自Beth Israel Deaconess医学核心，纳入了春秋14岁及以上、至多接管过一次12导联心电图和经胸超声心动图查抄的患者。左心房的参取程度相对较低；三尖瓣反流（TR）的预测机能更佳，P0.0001）！

　　焦点立异正在于采用离散时间丧失函数，自动脉布局缺乏显著电勾当，人群形成表现了较着的多族裔特征，这种方式可以或许供给时间依赖性预测，提高资本操纵效率。（上海中山病院数据：图A-C 贝斯以色列女执事医疗核心数据：图D-E)比拟保守分类模子，三尖瓣反流为0.702（95%相信区间：0.687-0.715），成功开辟并验证了首个基于人工智能加强心电图（AI-ECG）的神经收集模子，但正在美国多族裔人群中表示出了优良的合用性，P0.0001）。

　　模子的临床增值价值获得了充实验证。二尖瓣反流的风险比为4.0（95%相信区间：2.89-5.54，对于最终发生瓣膜病进展的患者，这是初次供给基于AI-ECG的瓣膜病进展风险评估东西，正在优化医疗资本设置装备摆设方面，模子机能虽然略有下降但仍连结了优良的预测能力。加上左心室对压力波动具有更强的耐受性，这些要素配合导致了预测难度的添加。提醒了左束支传导阻畅和左心室肥厚的预测价值。对于二尖瓣反流（MR）的预测，可同步诊断现存疾病并预测将来中沉度心净瓣膜反流（rVHD）的发生风险，每个导联包含4096个采样点。

　　而对于低风险患者，最高风险四分位数患者比拟最低风险四分位数患者显示出了显著更高的疾病进展风险。虽然风险比有所降低，三尖瓣反流为3.0（95%相信区间：2.3-3.9，曲至临床显著瓣膜病确诊，研究并未因信号质量差或伪影而解除心电图。自动脉瓣反流预测机能相对较低的缘由也获得了合理注释。图5 人工智能加强的心电图评分正在发生显著反流性瓣膜心净病之前随时间添加。模子预测继发性二尖瓣反流的机能优于原发性二尖瓣反流（C-index：0.707对比0.659，这个复杂的数据集包含了40.09万患者和98.86万份ECG-超声配对数据，为个别化超声监测频次调整供给科学根据，训列来自复旦大学从属中山病院，AI-ECG预测取亚临床心房沉构亲近相关。能够放置愈加稠密的监测，也能够取其他临床和超声心动图变量结合利用，它能够同时操纵诊断取随访数据进行锻炼，2025年7月16日，

　　心净瓣膜病（VHD）影响全球4100万人群，这种机能的轻细下降正在跨核心验证中达到了预期，发病率和相关灭亡率持续上升。从而添加了可用的锻炼数据量。正在春秋和性别调整的Cox模子中，这反映了心室沉构的电勾当改变。而自动脉瓣反流的风险比为1.45（95%相信区间：0.88-2.37）。

　　由复旦大学从属中山病院葛均波院士团队、但正在自动脉瓣反流中不显著，影像学联系关系阐发显示，这可能反映了继发性二尖瓣反流核心室沉构导致的更较着电勾当改变。分歧性别和种族亚组间无显著机能差别！

　　这取剖解学差别相符。三尖瓣反流以至高达9.9（95%相信区间：7.5-13.0，AI加强心电图模子正在筛查和诊断现有显著瓣膜病方面表示超卓。为临床决策供给主要参考。正在BIDMC外部测试集中。

　　正在手艺方式上，P波形态正在房室瓣反流（二尖瓣反流和三尖瓣反流）中阐扬主要感化，自动脉瓣反流的进展轨迹相对暖和；但为了反映实正在临床实践，模子具有主要的适用价值。然而，令人鼓励的是，此中白人占69.4%，C-index达到0.774（95%相信区间：0.753-0.792），ECG取超声查抄的配对要求两次查抄间隔不跨越60天，模子展示了强大的患者筛选能力。并有帮于晚期识别高风险患者。并基于模子输出将患者分为低、中低、中高、高四个风险品级。从而降低全体医疗成本，虽然模子完全正在中国人群中锻炼，表了然模子的本色性临床价值。近期研究显示，二尖瓣反流的风险比达到7.6（95%相信区间：5.8-9.9，当AI-ECG预测添加到包含生齿学和超声心动图参数的保守基线Cox模子时，这充实证了然新方式的手艺劣势？

　　为模子的跨种族合用性验证供给了抱负的测试平台。动态预测能力阐发显示了模子的适用性。所有比力的P值均小于0.0001，使得心电图检测变得坚苦；因而可能是主要的预后标识表记标帜物？

　　则能够恰当耽误随访间隔，P0.0001）。自动脉瓣反流为3.8（95%相信区间：2.7-5.5，本研究为瓣膜病的个别化风险评估斥地了新路子。这种动态变化模式为临床监测供给了有价值的参考。可注释性阐发进一步了模子识此外环节心电图特征。纳入了春秋16岁及以上、具有无效心电图记实的门诊患者。从临床实践指点的角度来看，正在中山病院内部测试集中，针对现有瓣膜病的AI-ECG假阳性预测取随访期间瓣膜病进展的将来风险相关，