启用AI的EKG在数值和生物年龄之间发现差异显着影响健康

你可能比你想象的更老或更年轻。一项新的研究发现，由人工智能（AI）的ekg预测的年度和他或她的生物学年龄之间的人的年龄之间的差异可以为健康和长寿提供可衡量的见解。

AI模型准确地预测了大多数受试者的年龄，平均年龄差距为EKG年龄和实际年龄之间的0.88岁。然而，许多受试者的差距要大得多，无论是均值更大或更年轻的ekg时代。

随后预测的可能性在ekg年龄较大的人中预测的可能性要高得多，而那些ekg年龄与他们的年龄或实际年龄相同的人。当预测心脏病引起的死亡时，该协会甚至更强。相反，那些通过ekg的差距差距的人 - 风险降低了。

“我们的结果验证和扩展了我们的先前观察，即使用AI的EKG年龄可能通过证明具有较早高于预期的年龄的年龄越早死亡，特别是从心脏病中死亡。我们知道死亡率是最好的衡量方法生物学时代和我们的型号证明，“梅奥诊所预防心脏病学的主席Francisco Lopez-Jimenez，M.D。洛佩兹 - 吉马尼斯博士是该研究的高级作者。

当研究人员调整这些数据以考虑多个标准危险因素时，年龄差距和心血管死亡率之间的关联更加明显。由于ekg与实际年龄相比，被发现最古老的受试者具有最大的风险，即使在考虑之后医疗条件这将预测他们的生存，而那些与他们的实际年龄相比的那些人发现的心血管风险较低。

梅奥诊所研究人员评估了超过25,000个受试者的12-铅EKG数据，先前训练并验证以提供生物学年龄预测。积极年龄差距的受试者 - 比他们的年长或实际年龄高的Ekg年龄 - 随着时间的推移显示出明确的全因和心血管死亡率。调查结果发表在欧洲心脏杂志健康。

通过罗切斯特流行病学项目选择了研究科目，该项目是明尼苏达州奥尔姆斯特郡的医疗提供者的健康相关信息指数。受试者的平均年龄约为54岁，随访大约12.5岁。该研究排除了那些具有基线历史的心脏病发作，旁路手术或支架，中风或心房颤动的人。

“我们的调查结果开辟了一些机会，以帮助确定那些可能受益于预防策略的人。现在，该概念已被证明是EKG年龄与生存有关，现在是时候考虑在临床实践中纳入这一点了。洛佩兹 - 吉尼斯博士说，需要更多的研究来找到最好的方法。“

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