启用AI的心电图发现数字年龄和生物学年龄之间的差异显着影响健康

AI模型可以准确预测大多数受试者的年龄，EKG年龄与实际年龄之间的平均年龄差距为0.88年。但是，许多受试者之间的差距更大，按EKG年龄看似更大或更年轻。

与EKG年龄与其年龄或实际年龄相同的人相比，按EKG年龄看似年龄较大的人在随访期间死亡的可能性要高得多。在预测由心脏病引起的死亡时，这种关联甚至更强。相反，那些年龄差距较小的人呢?被EKG认为较年轻-风险降低了。

“我们的研究结果证实并扩大了我们先前的观察结果，即通过使用AI证实EKG年龄大于预期年龄的人死亡更快，尤其是心脏病，可以证明其加速衰老。我们知道死亡率是最高的死亡率之一测量生物学年龄的方法，我们的模型证明了这一点。” Mayo Clinic预防心脏病学系主任Francisco Lopez-Jimenez医学博士说。Lopez-Jimenez博士是该研究的资深作者。

当研究人员调整这些数据以考虑多个标准危险因素时，年龄差距与心血管疾病死亡率之间的关联就更加明显。即使在考虑了可以预测其生存的医学状况之后，通过EKG被发现与实际年龄相比年龄最大的受试者风险最大，而被发现与实际年龄相比年龄最小的受试者心血管风险较低。

Mayo Clinic研究人员使用先前经过训练和验证的AI算法，对超过25,000名受试者的12导联心电图数据进行了评估，并提供了生物年龄预测。年龄差距为正的受试者(EKG年龄高于其年龄或实际年龄)显示随着时间的流逝，其与所有原因和心血管疾病的死亡率都有明确的联系。研究结果发表在《欧洲心脏杂志-数字健康》上。

通过罗切斯特流行病学项目(Rochester Epidemiology Project)选择研究对象，该项目是来自明尼苏达州奥姆斯特德县医疗提供者的健康相关信息索引。受试者的平均年龄为54岁左右，并接受了大约12.5年的随访。该研究排除了具有心脏病发作，搭桥手术或支架，中风或心房颤动的基线病史的患者。

“我们的发现提供了许多机会，可以帮助人们识别哪些人可以从预防策略中受益最大。现在，这一概念已被证明，EKG年龄与生存有关，现在是时候考虑如何将其纳入临床实践了。需要做更多的研究来找到最好的方法。”洛佩兹·吉梅内斯博士说。

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