人工智能在醫(yī)療領域扮演著越來越重要的角色，它的發(fā)展從診斷糖尿病和醫(yī)學掃描，到未來甚至可能完全取代醫(yī)生。現(xiàn)階段，它能夠識別一些傳統(tǒng)的診斷工具難以識別的隱秘的威脅生命的疾病。AliveCor，是KardiaBand公司新發(fā)明的一種利用機器學習來識別靠常規(guī)手段難以發(fā)覺的QT綜合征(LQTS)的一種AI醫(yī)療器械。

　　在醫(yī)學上，QT一般是指一段時間間隔，它是心臟電周期的Q波開始到T波結(jié)束之間的一段時間長度——本質(zhì)上說，它是一段需要心臟在節(jié)拍之間“充電”的時間長度。而QT綜合征（LQTS）的意思是患者的心臟需要比正常時間更長的時間來充電，而這個過長的時間可能會導致心臟“供電”不足，最終引發(fā)癲癇，心悸甚至死亡。這是一種相對罕見的疾病，每2000人中就有1人患有這種疾病，通常是遺傳性的或由藥物引起的，比如抗生素和抗抑郁藥。但是靠常規(guī)手段很難被診斷出來，多達50%案例顯示LQTS患者的心電圖(ECG)通常會顯示正常QT間隔。

　　然而，AliveCor可以在不利用患者正常心電圖讀數(shù)的條件下，利用深部神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能成功地識別LQTS患者，其數(shù)據(jù)顯示的特異性為81%，靈敏度為73%，總體準確率為79%。實驗結(jié)果表明，該方法能有效地檢測出LQTS患者的隱藏條件，并能有效地檢測出阿利維卡和卡迪亞貝的含量。

　　該研究的資深作者邁克爾·J·阿克曼(Michael J Ackerman)說，這項技術甚至能夠識別出兩名患者之間的LQTS患者病例之間的微小差異，這是“令人震驚的”。AliveCor首席執(zhí)行官維克·岡多特拉(Vic Gundotra)指出，“人工智能對于醫(yī)學科學的重要性在未來的發(fā)展中會愈加凸顯。”