结构性心脏病(SHD)行业现状 - 结构性心脏病(SHD)包括心脏瓣膜病、心室衰竭、肺动脉高压等疾病，全球影响数千万人[1] - 早期发现SHD可降低死亡率、减少治疗成本并提高生活质量，但缺乏经济实惠的筛查手段导致多数患者确诊时已进入晚期[2] - 超声心动图是SHD确诊的金标准，但成本高、专业门槛高限制了其广泛应用[2][9] AI筛查工具EchoNext的技术突破 - 哥伦比亚大学团队开发AI模型EchoNext，通过分析常规心电图(ECG)数据识别SHD患者，准确率超越人类专家[3][4] - 模型基于23万名患者的120万对心电图-超声心动图数据训练，可检测心肌病、心脏瓣膜病等多元SHD[10][12] - 在未接受过超声检查的85000名患者中，识别出7500人(9%)存在SHD高风险，后续确诊阳性率达73%，是传统筛查的2倍[13][14] 临床验证数据对比 - EchoNext准确率77.3%、灵敏度72.6%、特异性80.7%，显著优于未使用AI辅助的心脏病专家(64.0%/61.1%/66.1%)[16] - AI辅助使专家诊断准确率提升至69.2%，但仍低于独立AI模型[16] - 模型已在8个急诊科启动临床试验，验证实际应用效果[17] 心电图技术的革新潜力 - ECG作为最普及的心脏检查手段，成本低廉但传统上无法检测SHD[8][9] - EchoNext实现了从ECG数据中提取SHD信号的技术突破，可能开创"心电图+AI"的新型筛查模式[4][7] - 该工具可优化医疗资源配置，通过低成本ECG筛选需要超声检查的高风险人群[7][14]