IT之家 7 月 12 日消息，据《新民晚报》10 日报道，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。

相比公众日常使用的通用型 AI 大模型，十院专家开发的这一 AI 垂直应用类系统专注于心电图波形解析，通过大量“投喂”高质量的原始诊断数据，使得该系统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。

相关研究发表于《英国医学杂志-数字健康与人工智能》。未来，该系统将对高危人群和术后患者进行高效预警，早期识别心梗，降低心梗死亡率和心源性猝死的发生风险；还可能针对基层医院及心梗救治经验不足的医院，可提高院内急诊 / 胸痛中心对急性心梗的识别能力，改善心梗患者预后。

IT之家在报道中获悉，AI 在心电图波形解析上表现优异：

在“高质量教材”（内部训练集）的学习中，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“模拟考试”（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%，其表现优于心内科医生和目前已投用的心电图算法；

在“期末考试”（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%。

据张毅介绍，未来的临床实践中，该 AI 系统在四大方面具有深远的临床意义和广阔的应用前景。

可穿戴，可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的初步定位；

提效率，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地准备器械和制定手术策略，从而缩短患者从入院到冠脉复通的时间；

促精准，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；

强基层，赋能基层医疗，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，该系统可作为强大的辅助诊断工具，提升 STEMI 整体救治水平。