人工智能 (AI) 正在重新定义运动员预参赛检查 (PPE) 中的心电图 (ECG) 分析，增强心血管健康的检测和监测。心血管问题，包括突发性心脏死亡，在运动活动中构成重大风险。传统心电图虽然重要，但其局限性使其往往无法区分良性的心脏适应与严重疾病。卡罗尔·达维拉医科大学的Ioana Anca Bădărău教授及其团队在 Sports 期刊上发表的文章，探讨了机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在心电图解读中的应用，旨在改善心律失常、通道病和肥厚型心肌病的检测。本文鼓励运动医学专业人员未来使用将传统筛查方法与先进的人工智能技术相结合的方法。这种方法旨在提高运动员护理中的诊断准确性和效率，通过在运动员的PPE中采用人工智能增强的心电图分析，促进早期发现和更有效的监测。

评估人工智能在运动医学中的未来：SWOT视角。

研究过程与结果 

作者回顾了过去10年内发表的文章，利用PubMed和Google Scholar数据库。使用关键词进行搜索，包括“人工智能”和“心电图”、“机器学习”和“心电图”等。本综述仅纳入符合欧洲心脏病学会 (ESC) 标准的研究，特别关注边缘和异常心电图结果的研究；讨论了多种AI技术在心电图解读中的应用，包括机器学习和深度学习；强调了AI在识别已知和新颖生理模式方面的能力，从而提升其诊断准确性。作者发现AI技术在检测心律失常、通道病、肥厚型心肌病和瓣膜疾病方面表现出色。AI-ECG能够有效识别心房颤动、长QT综合症和Brugada综合症等情况。AI技术在可穿戴设备中的应用为运动员的持续监测和风险评估开辟了新途径。

研究总结

本综述强调了人工智能在运动医学中的变革潜力，特别是在运动员心电图解读方面。AI技术如机器学习、深度学习和神经网络在检测心脏疾病方面表现出显著的能力。将AI整合到运动心脏病学中至关重要，因为它不仅提高了诊断准确性，还加深了我们对运动员心脏动态的理解。这种方法有望为运动员量身定制更个性化和有效的心脏健康策略。尽管存在一些挑战，如法律和伦理问题以及数据隐私问题，但AI的潜力仍然令人鼓舞。未来的研究应集中在为运动员创建个性化的心电图解读算法，以确保更安全的运动参与和更有效的心脏健康监测。

原文出自 Sports 期刊：https://www.mdpi.com/2804906

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/sports

Sports 期刊介绍

主编：Eling Douwe De Bruin, Institute of Human Movement Sciences and Sport, Switzerland; Karolinska Institutet, Sweden

文章类型包括运动科学和公共健康交叉领域的研究型文章及综述，目前已被ESCI、PubMed和Scopus等多个数据库收录。

2023 Impact Factor：2.2

2023 CiteScore：4.1

Time to First Decision：20.4 Days

Acceptance to Publication：3.6 Days