最新研究指出，長期壓力引發的慢性發炎會悄悄改變心臟結構，增加心臟病與中風風險。與此同時，一項新的AI模型能從心電圖中早期偵測心臟衰竭及瓣膜疾病，有望加速高風險患者的診斷。
根據最新研究，長期壓力可能透過引發慢性發炎，悄悄改變心臟結構，進而增加心臟病發作與中風的風險。研究指出，這些心臟變化可能在心血管症狀出現前數年就已開始，導致身體在無形中累積傷害。
倫敦帝國學院（Imperial College London）的 Declan O'Regan 教授指出，這項規模最大的研究顯示，數百萬人可能正承受著隱性發炎，它緩慢改變心臟並造成長期損害。慢性發炎（指免疫系統長時間處於輕度活化狀態）與生活方式、社經條件及心理壓力密切相關。這項分析利用英國生物樣本庫（UK Biobank）近 48 萬名成年人的數據發現，發炎程度最高的前 20% 受試者，其心臟病發作和中風的風險比發炎程度最低的 20% 高出 43%。研究也觀察到，較高的發炎程度與心臟壁增厚、心臟腔室變小及心臟充血功能變差等生理變化有關，這些即是壓力對心臟的具體生理影響。
為提升心臟疾病的早期診斷率，一項嶄新的AI工具現已問世。這項AI模型能從傳統的心電圖（ECG，一種記錄心臟電氣活動的檢查）讀數中偵測微小異常。在一項美國進行的臨床試驗中，分析了 6.7 萬名病患的心電圖，結果顯示該模型能有效偵測出 81% 的心臟衰竭病例和 90% 的心臟瓣膜疾病病例。倫敦帝國學院心臟病學教授 Fu Siong Ng 表示，病患在醫師轉診後，經常需要數個月才能接受心臟超音波（用於檢查心臟結構和功能）檢查。這項AI技術有望優先篩選出高風險病患，讓他們能更快獲得進一步的掃描檢查。
英國心臟基金會（British Heart Foundation）的 Sonya V Babu-Narayan 醫師強調，心臟疾病的早期診斷與治療能挽救並改善生命。她補充說，雖然這項AI心電圖技術無法檢測出所有心臟病患，但它能幫助那些最有可能存在心臟異常的患者，加速他們的診斷流程。
參考來源
-
Chronic stress may be quietly reshaping your heart（ScienceDaily）
-
New AI Model Can Detect Heart Disease Markers in Simple Elec…（Good News Network）