人工智能心电图发现数字年龄和生物年龄之间的差异显著影响健康

AI模型准确预测了大多数受试者的年龄，EKG年龄与实际年龄之间的平均年龄差距为0.88岁。然而，一些受试者的差距要大得多，从心电图年龄来看，他们要么看起来老得多，要么年轻得多。

随访期间死亡的可能性在那些EKG年龄看起来更大的患者中要比那些EKG年龄与实际年龄相同的患者高得多。在预测心脏病导致的死亡时，这种关联甚至更强。相反，那些年龄差距较小的人呢?被心电图认为更年轻的人的风险降低了。

“我们的研究结果验证并扩展了我们之前的观察结果，即使用AI进行EKG年龄检测可以检测加速衰老，通过证明那些EKG年龄比预期年龄大的人死得更快，特别是死于心脏病。我们知道死亡率是衡量生物年龄的最佳方法之一，我们的模型也证明了这一点，”梅奥诊所预防心脏病科主任弗朗西斯科·洛佩斯-希门尼斯医学博士说。洛佩斯-希门尼斯博士是这项研究的资深作者。

当研究人员调整这些数据以考虑多种标准风险因素时，年龄差距和心血管疾病死亡率之间的关联更加明显。即使考虑到可以预测其生存的医疗条件，心电图显示年龄比实际年龄大的受试者患心血管疾病的风险也最大，而那些年龄比实际年龄小的受试者患心血管疾病的风险较低。

梅奥诊所的研究人员使用之前训练过的人工智能算法评估了超过25,000名受试者的12导联心电图数据，并进行了生物年龄预测。具有正年龄差距的受试者(EKG年龄高于其实际年龄或实际年龄)与全因死亡率和心血管死亡率随时间的推移显示出明显的联系。研究结果发表在欧洲心脏杂志——数字健康．

研究对象是通过罗切斯特流行病学项目选择的，这是明尼苏达州奥姆斯特德县医疗机构提供的健康相关信息的索引。这些受试者的平均年龄在54岁左右，随访时间约为12.5年。该研究排除了那些有心脏病发作、搭桥手术或支架、中风或心房颤动基线史的患者。

“我们的发现为帮助确定那些可能从预防策略中受益最大的人提供了许多机会。现在，这个概念已经被证明，心电图年龄与生存有关，是时候考虑我们如何将其纳入临床实践。还需要更多的研究来找到最好的方法，”Lopez-Jimenez博士说。