人工智能技术在心房颤动诊断中的有效性分析：系统评价与Meta分析
心房颤动（Atrial Fibrillation, AF）作为全球最常见的持续性心律失常之一，同时也是引发脑卒中及其他心血管不良事件的关键风险因素。传统诊断手段，如常规心电图与动态心电监测装置，由于设备获取难度大且监测时间窗口有限，表现出显著不足，特别是在无症状型或间歇性房颤患者中，误诊可能性较高。近年来，人工智能技术结合可穿戴设备的快速发展，为早期房颤筛查提供了具有潜力的新型解决方案。本研究系统综述致力于全面评估人工智能辅助及可穿戴设备在临床应用和实际场景中用于房颤检测的诊断准确性与效能。研究小组对Pu
AI心电图模型筛查房颤风险获多中心验证
房颤作为一种普遍的心律紊乱，会明显提升脑卒中和心衰的危险性。该病症往往表现为隐匿性或间歇发作，给临床确诊带来挑战。及早发现尚未诊断或新发的房颤病例，并迅速启动口服抗凝疗法，可显著减少卒中事件。基于此，研发有效的筛查手段来甄别高风险群体，对临床实践具有重要价值。4月7日，Tempus AI公司的Christopher M. Haggerty作为通讯作者，在《Heart Rhythm》期刊发表了题为《人工智能心电图模型预测1年内心房颤动或扑动风险的多中心验证》的研究论文。此项研究共收集了三个不同医疗中心的40