上海市第十人民医院心血管内科主任医师张毅、副主任医师赵逸凡团队开发并验证了一套特殊算法，可通过标准12导联心电图波形高精度识别ST段抬高型心肌梗死患者的病变血管。

该AI系统专注于心电图波形解析，通过大量高质量原始诊断数据训练，在心电图波形的识别速度、准确度、灵敏度、特异度等方面均表现优异。研究结果发表于《英国医学杂志-数字健康与人工智能》。

在内部训练集中，算法诊断左前降支（LAD）、右冠状动脉（RCA）、左回旋支（LCX）的灵敏度分别为92.4%、93.2%、99.7%，特异度分别为99.7%、97.4%、95.8%；

在内部测试集中，算法诊断LAD、RCA、LCX的灵敏度分别为91.6%、75.1%、97.0%，特异度分别为96.0%、95.8%、88.8%，表现优于心内科医生和现有心电图算法；

在外部测试集中，算法诊断LAD、RCA、LCX的灵敏度分别为72.0%、90.5%、92.9%，特异度分别为94.3%、92.4%、91.2%。

未来该系统可在四个方向发挥作用：

一是可穿戴应用，集成于院前急救设备或可穿戴心电监测仪，为高危患者提供早期预警和病变血管初步定位；

二是提高效率，在患者转运过程中即可预先识别“犯罪”血管，有助于医院导管室更精准准备器械和制定手术策略，缩短患者从入院到冠脉复通的时间；

三是促进精准诊疗，提升冠脉左回旋支（LCX）阻塞识别率，弥补当前临床实践中LCX识别困难的短板，减少遗漏和误判；

四是强化基层医疗，在资源有限或心内科医生经验相对不足的基层医院或偏远地区，该系统可作为辅助诊断工具，提升STEMI整体救治水平。

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