新的人工智能模型无需活检即可检测心脏移植排斥反应
新的研究表明，通过分析心律记录和血液测试，人工智能可以准确地指示患者的身体何时攻击捐赠的心脏。 目前诊断心脏移植排斥反应的黄金标准是活组织检查，包括通过手术切除一小块心肌，专家在显微镜下检查是否有炎症和其他变化，这些变化可能表明身体的免疫系统正在排斥该器官。 纽约大学朗格健康中心研究人员领导的一项研究探索了另一种方法：心电图（ECG）（使用放置在皮肤上的传感器记录心脏的电活动）和血液测试的结合是否可以帮助识别排斥反应，而在许多情况下无需进行侵入性活检。 该团队训练人工智能模型来识别 2,357 名成年心脏移植受者的 5,300 个心电图读数中的模式。一个人工智能模型仅根据心电图数据进行训练，而另一种人工智能工具则查看心电图读数和通常用于预测排斥风险的两项血液测试的结果。活检记录与同一患者的心电图读数相结合，可作为工具预测准确性的衡量标准。 在另外 38 名男性和女性心脏移植受者的测试组中，研究人员发现组合模型表现更好，正确识别了 94% 没有经历排斥反应的患者。相比之下，该模型根据血液测试错误地将 19 名患者标记为可能需要活检。研究人员表示，这种组合模型使患者免于手术。 “我们的研究结果表明，心电图包含丰富的生理信息，可用于提高检测准确性，并为心脏移植排斥患者提供早期诊断和治疗，”纽约大学格迪辛大学心脏病学院心脏病学系副教授、医学博士、哲学博士 Lior Jankelson 说。纽约大学坦登工程学院生物医学工程副教授。 先前的研究表明，测量参与供体细胞排斥反应的基因活性的血液生物标志物以及受体血液中供体…