左心室肥厚是一种较常见的心血管系统心肌改变，左心室肥厚可以是对有氧运动和力量训练的自然反应，也可能会是对心血管疾病和高血压的病理反应，不过更可能由增加心脏后负荷或心肌疾病引起的。目前常规的心脏检查方式存在对心肌肥厚的认识不足、测量误差以及难以区分病因（如肥厚性心肌病、心脏淀粉样变性等）等缺点，因此早期发现并且明确左心室肥厚病因显得尤为重要。

近日，来自美国洛杉矶西达斯西奈医学中心心脏研究所的研究团队利用人工智能深度学习算法建立模型，可以实现准确测量左心室厚度并识别病因。相关研究成果发表在《JAMA Cardiology》上，题为“High-Throughput Precision Phenotyping of Left Ventricular Hypertrophy With Cardiovascular Deep Learning”。

该项研究纳入了23745名患者，研究人员建立了基于人工智能引导的深度学习算法流程，可自动量化超声心动图上的左心室壁的厚度，同时将已明确病因的左心室肥厚患者（包括高血压病、心脏淀粉样变性、肥厚性心肌病、严重主动脉瓣狭窄等）心脏超声视频影像纳入学习模型后进行数据分析，实现了对左心室肥厚病因学的自动筛查。

这项深度学习算法是一种快速、全自动的人工智能流程系统，在精细化、准确率、简易度方面超越了传统的人为评估方式，为实现左心室肥大的精确诊断及早期治疗奠定了基础。

论文链接：https://jamanetwork.com/journals/jamacardiology/fullarticle/2789370

注：此研究成果摘自《JAMA Cardiology》，文章内容不代表本网站观点和立场，仅供参考。