一种新的人工智能工具可以在症状出现之前识别出患有心脏病的人，从而降低潜在致命中风的风险。
这一突破性的工具可以搜索全科医生的记录，寻找可能表明患者是否有发生心房颤动（AF）风险的“危险信号”。
该算法是使用超过210万人的匿名电子健康记录创建的，并与另外1000万人的医疗记录进行了验证。
心房颤动会导致不规则的，通常是异常快的心率，患有心房颤动的人中风的风险要高得多。
对一些人来说，房颤会导致心悸、头晕、呼吸急促和疲劳。但其他人没有任何症状，受影响的人完全没有意识到他们的心率不规律。
如果及早发现和治疗，就可以控制并降低中风风险。
全英国大约有160万人被诊断出患有心房颤动，但英国心脏基金会（BHF）表示，英国可能有数千名未被诊断出患有心房颤动的人，他们并不知道自己患有这种疾病。
Six-mon试验
该工具由利兹大学和利兹教学医院NHS信托基金的科学家和临床医生开发，正在西约克郡的一些手术中进行为期六个月的试验。
它根据年龄、性别、种族以及是否患有心力衰竭、高血压、糖尿病、缺血性心脏病和慢性阻塞性肺病等其他疾病等因素计算出风险。
那些被确定为高危人群的患者可以使用手持式心电图仪（ECG）来测量他们的心律，每天两次，持续四周，以及任何他们感到心悸的时候。
如果心电图机读数显示患者有房颤，他们的全科医生通知，他们可以讨论治疗方案。如果成功，随后将在英国范围内进行试验。
这是预防中风的里程碑
据估计，心房颤动是英国每年约2万例中风的一个因素。
BHF的副医学主任、皇家布朗普顿医院的顾问心脏病专家Sonya Babu-Narayan博士说：“通过利用常规收集的医疗数据和预测算法的力量，这项研究提供了一个真正的机会，可以识别更多有房颤风险的人，以及可能从治疗中受益的人，以降低他们患毁灭性中风的风险。”
与此同时，英国国家医疗服务体系（NHS）官员表示，该服务在预防中风方面取得了里程碑式的成就，在过去5年里，接受可能挽救生命的血栓预防药物治疗的房颤患者数量增加了8%。
因此，据估计，在过去的五年中，已经预防了数千例中风。
