左心室肥厚是一種較常見的心血管系統心肌改變，左心室肥厚可以是對有氧運動和力量訓練的自然反應，也可能會是對心血管疾病和高血壓的病理反應，不過更可能由增加心臟后負荷或心肌疾病引起的。目前常規的心臟檢查方式存在對心肌肥厚的認識不足、測量誤差以及難以區分病因（如肥厚性心肌病、心臟淀粉樣變性等）等缺點，因此早期發現并且明確左心室肥厚病因顯得尤為重要。

近日，來自美國洛杉磯西達斯西奈醫學中心心臟研究所的研究團隊利用人工智能深度學習算法建立模型，可以實現準確測量左心室厚度并識別病因。相關研究成果發表在《JAMA Cardiology》上，題為“High-Throughput Precision Phenotyping of Left Ventricular Hypertrophy With Cardiovascular Deep Learning”。

該項研究納入了23745名患者，研究人員建立了基于人工智能引導的深度學習算法流程，可自動量化超聲心動圖上的左心室壁的厚度，同時將已明確病因的左心室肥厚患者（包括高血壓病、心臟淀粉樣變性、肥厚性心肌病、嚴重主動脈瓣狹窄等）心臟超聲視頻影像納入學習模型后進行數據分析，實現了對左心室肥厚病因學的自動篩查。

這項深度學習算法是一種快速、全自動的人工智能流程系統，在精細化、準確率、簡易度方面超越了傳統的人為評估方式，為實現左心室肥大的精確診斷及早期治療奠定了基礎。

論文鏈接：

https://jamanetwork.com/journals/jamacardiology/fullarticle/2789370

注：此研究成果摘自《JAMA Cardiology》，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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