一种新的人工智能工具可以在症状出现之前识别出患有心脏病的人，从而降低潜在致命中风的风险。
这个开创性的工具会搜索全科医生记录，寻找“危险信号”，这可能表明患者是否有患房颤 (AF) 的风险。
该算法是使用超过 210 万人的匿名电子健康记录创建的，并通过另外 1000 万人的医疗记录进行了验证。
房颤会导致心率不规则且通常异常快，患有房颤的人中风的风险明显更高。
对于某些人来说，房颤会导致心悸、头晕、气短和疲倦。但其他人则没有任何症状，受影响的人完全不知道自己的心率不规则。
如果及早发现和治疗，就可以控制它并降低中风风险。
英国约有 160 万人被诊断患有 AF，但英国心脏基金会 (BHF) 表示，英国可能有成千上万未确诊的人不知道自己患有这种疾病。
六个月试用
由英国大学的科学家和临床医生开发 利兹 和利兹教学医院 国民医疗服务体系 相信，该工具正在西约克郡的一些手术室进行为期六个月的试验评估。
它根据年龄、性别、种族等因素以及是否患有心力衰竭、高血压、糖尿病、缺血性心脏病和慢性阻塞性肺病等其他疾病来计算风险。
那些被确定为高风险的人会使用手持式心电图（ECG）机器来测量他们的心律，持续四个星期，每天两次，以及每当他们感到心悸时。
如果心电图机器读数表明患者患有房颤，他们的全科医生会收到通知，并可以讨论治疗方案。如果成功，可能会在英国范围内进行试验。
预防中风的里程碑
据估计，在英国，房颤是每年约 20,000 起中风的一个促成因素。
BHF 副医疗主任兼皇家布朗普顿医院心脏病专家索尼娅·巴布-纳拉扬 (Sonya Babu-Narayan) 博士表示：“通过利用定期收集的医疗保健数据和预测算法的力量，这项研究提供了一个真正的机会来识别更多处于这种情况的人。房颤的风险以及哪些人可以从治疗中受益，以降低发生毁灭性中风的风险。”
与此同时，NHS 官员表示，该服务在中风预防方面已经达到了一个里程碑，在过去五年中，服用可能挽救生命的预防血栓药物的 AF 患者数量增加了 8%。
据估计，过去五年中已经预防了数千例中风。
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