深度学习发现的心脏性猝死心电图生物标志物

- 心脏性猝死（SCD）指由心脏原因导致的意外死亡，常在症状出现后一小时内发生，是全球主要死因之一。目前临床上缺乏可靠的预警指标。 - 心电图（ECG/EKG）是记录心脏电活动的常规检查，但传统分析方法只能识别部分高风险患者，漏掉大量潜在危险人群。 - 该研究利用深度学习（一种人工智能技术）对大量心电图数据进行分析，发现了一种新的心电生物标志物——即能从心电图信号中提取出的、预示猝死风险的数学特征。 - 这一发现意味着：常规心电图检查可能通过AI分析，识别出原本被认为"正常"但实际上有猝死风险的人，从而实现早期干预和预防。