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一项国际研究发现，利用人工智能算法分析动态心电图数据，能够提前两周预测严重心律失常风险，预测准确率高达70%以上。这一发现有望为高危患者的持续监测提供重要支持。

　　新华社巴黎4月2日电（记者罗毓）严重的心律失常可能导致心脏骤停，进而引发猝死。一项国际研究在《欧洲心脏病学杂志》上发表，揭示了一个惊人的发现：利用人工智能算法分析动态心电图数据，能够提前两周预测严重心律失常风险，预测准确率高达70%以上。

　　据研究显示，全球每年有超过500万人死于心脏骤停，这些病例中，许多在发作前并无明显征兆。长期以来，医疗界一直在努力识别中长期存在心脏骤停风险的患者，但往往难以准确预测即将在几小时或几天内发生的心脏骤停事件。

　　为了破解这一难题，法国国家健康与医学研究院、巴黎公立医院集团等机构携手美国同行，利用一套模仿人脑功能的人工神经网络，对来自美国、法国、英国等6个国家的超过24万例动态心电图数据进行了深入分析。

　　研究人员通过人工智能工具，成功捕捉到预示心律失常风险的微弱信号，这些信号能够帮助识别出在接下来两周内易患严重心律失常的受试者。如果不及时采取治疗措施，这类心律失常很可能会发展为致命的心脏骤停。尽管目前这套人工神经网络仍处于评估阶段，但研究已表明其预测严重心律失常风险的准确率高达70%以上。

　　据悉，研究团队计划开展前瞻性临床研究，进一步验证该模型在真实世界的应用效果。随着技术的不断成熟，这一模型有望在医院对高危患者的持续监测中发挥重要作用，同时也可应用于动态血压计、智能手表等可穿戴设备上，为人们的健康保驾护航。

（文章来源：新华社）