洛杉矶讯—心脏猝死（Sudden Cardiac Death）是导致全球人类死亡的一个重要原因。事实上，半数的心脏疾病死亡与其有关。在中国，每年有超过55.4万人因心脏猝死去世，而且心脑血管疾病也构成了中国人死亡的主要原因。适当的预防和治疗方法或许可以挽救无数生命。抱着这样的信念，西达-赛奈心脏中心科研团队开发了一套新的风险评估工具，能够帮助医生更有效地预测心脏骤停的风险。
心脏骤停是心率的电紊乱，会引起心脏停跳，对90％以上的患者来说是致命的。如果能确定高风险患者并及时治疗，心脏骤停有时是可以防范的。
“对于大部分心脏骤停患者来说，在打急救电话之前就已经太晚了。” 医学博士Sumeet Chugh说。他是该研究的主要作者，也是西达-赛奈心脏中心心律专科主任医师。“因为幸存者很少，有效预测就变得至关重要。”
“这个新型风险评分工具帮助能我们更好地了解谁最有可能遭受心脏骤停。最重要的是，这个工具可以广泛推广，因为它使用的是已经通行且经济的技术。”
这个新型风险分数基于12导联心电图(EKG)，是现在通用的最古老且实惠的心脏测试。研究结果已于近日发表在了《欧洲心脏杂志》，展示了如何利用患者EKG的多个数据点来计算风险评分。数据点包括患者的心率，左心室肥大（心脏壁增厚），以及在接受电刺激和放松时心肌状态的四个指标。被确定为心脏骤停高风险的患者可以优先接受药物治疗，并植入可以起搏停跳心脏的除颤器。最终患者会得到0至6之间的一个风险评分。得分高于或等于4，患者的心跳骤停风险要比低得分者高出近20倍。
中国每年都有超过50万人因心脏猝死去世。由于心脏猝死对人类公共健康造成了重大影响，寻找更优化的手段来识别高危人群一直以来都是医疗界的重中之重。
目前用于评估心脏骤停风险的方法所利用的是左心室射血分数(LVEF)，LVEF测量心脏如何有效地泵血，其值低于35％的患者被认为处于高风险状态。
然而这种方法既不够有效，也不能帮助到那些LVEF值高于35％的患者，而这些患者恰好是心脏骤停患者中的大多数。研究发现，基于EKG的评分适用于所有LVEF水平的患者，并且对LVEF高于35％的患者尤其有效。
“这个新型风险评分有可能为临床医生提供一个便于操作且成本低廉的数据分析工具，用于确定哪些患者可以从干预措施中受益，预防心脏骤停。” Chugh博士说。医生可以通过分数来判断哪些患者能从干预措施中获益最多，比如通过手术在患者体内放入心律转复除颤器，它能在患者心脏骤停的几秒内能及时提供电击来回复患者心跳。
尽管”心脏骤停”和”心肌梗塞”的说法经常互换使用，但是他们有所不同：
● 心跳骤停是心律的电紊乱，导致心跳停止，通常立即造成死亡。
● 心肌梗塞是通向心脏的任一主要动脉堵塞，通常是由斑块引起，会破坏血液流向心肌。
这项新型风险评分的发现其实源于大型“俄勒冈意外猝死研究”。这项研究由Chugh博士开展并指导，持续全面地跟踪俄勒冈州波特兰市大都会地区100万人口中的心脏骤停病例，已经进行了有15年之久。研究收集的数据为Chugh博士和他的团队提供了独特的、基于社区的信息，以揭示心脏骤停的原因。
研究人员分析了522名特殊的心脏骤停患者，他们在经受心脏骤停前都曾因其他原因接受过12导联心电图测试。他们的EKG数据与736名地区性控制患者进行比对，目的是发现和评估新风险评分是否有效。
风险评分随后在“动脉粥样硬化风险的社区研究”中接受验证，此研究包括了另一批同时接受心脏骤停跟踪的美国患者。Chugh博士表示，新的风险评分已经准备好接受更进一步的临床评估。
于此同时，由百度前首席科学家吴恩达(Andrew Ng)先生领导的计算机科学家团队最近开发了一种新的深度学习算法，可以诊断14种心律失常，他们希望可以借此加快偏远地区心脏疾病的诊断并改善治疗。而他们的努力也为那些有可能经受心脏骤停的人群提供了又一项安全保障。
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