MRI房颤识别模型

多中心AUC 0.94

在急性缺血性卒中患者中，利用MRI数据快速识别潜在房颤，无需延长心律监测。

Zijie, Zhang · Yang, Ding · Lin, Kaibin · Wenli, Ban · Ding, Luyue · Sun, Yu Dong · Fu, Chuanliang · Yihang, Ren · Han, Can · Zhang, Xue · 魏小二 · Hu, Shundong · 赵玉武 · Li, Cao · 王骏 · Nazarian, Saman · Ying, Cao · Zheng, Lan · Min, Zhang · Jianliang, Fu · 李京波 · Han, Xiang · 钱大宏 · 黄东

EClinicalMedicine 2025

参数信息

受试者工作特征曲线下面积（内部回顾性验证队列）
0.94
受试者工作特征曲线下面积（外部验证队列）
0.85
受试者工作特征曲线下面积（前瞻性测试队列）
0.87
受试者工作特征曲线下面积（女性亚组）
0.91
受试者工作特征曲线下面积（NIHSS>4亚组）
0.94
受试者工作特征曲线下面积（CHA2DS2-VASc≤3亚组）
0.90

技术优势

无需延长心律监测

模型基于常规脑MRI图像即可快速评估房颤风险，避免了对所有卒中患者进行长时间心律监测的资源消耗。

捕捉所有Holter确诊房颤

模型正确识别了所有在入院期间经Holter监测确诊的房颤患者，显示出极高的敏感性。

多中心验证表现稳定

在内部回顾性、外部验证和前瞻性测试队列中AUC分别为0.94、0.85和0.87，表明模型具有良好的泛化能力。

特定亚组表现突出

在女性患者、NIHSS>4或CHA2DS2-VASc≤3的患者亚组中，AUC分别达到0.91、0.94和0.90，有助于精准筛选高风险人群。

应用场景