的一组研究人员创建了一种新的人工智能解决方案，以改善心律失常的诊断。

神户大学医院的医生在《科学报告》中解释说，该工具依靠深度学习从心电图(ECG) 数据和 X 射线图像中获得洞察力。

通过这样做，人工智能能够预测心脏内“辅助通路”的位置，这些通路会导致不规则的心搏——这种情况被称为沃尔夫-帕金森-怀特病。

作者解释说，这种方法解决了以前未解决的问题，并且应该允许医生在确定适当治疗之前向患者提供更准确的病情解释，据神户医院心血管内科的 Makoto Nishimori 医学博士及其同事说。

历史上，传统的 12 导联心电图用于在患者接受导管消融之前确定旁路位置。该程序可以完全治愈这种疾病，但目前的心电图方法不是100%准确，这使得与患者沟通计划变得困难。

考虑到这一点，西森和合著者开发了他们的人工智能来尝试完成这项工作。虽然每次重复尝试都变得更加准确，但该平台最终无法仅使用 ECG 数据做出一致正确的预测。

然而，他们解决了这个问题，在为工具提供了额外的信息，如心脏大小、胸部 X 射线以及传统的心电图输出。有了这个，研究人员的算法得到了极大的改进。

鉴于他们的成功，科学家们希望将他们的方法扩展到其他疾病。