研究团队计划开展前瞻性临床研究，评估该模型在真实世界的有效性，未来有望用于医院对高危患者的持续监测，以及动态血压计和智能手表等可穿戴设备。

发表在新一期《欧洲心脏病学杂志》上的一项国际研究发现，通过人工智能算法分析动态心电图数据，可提前两周预测严重心律失常风险，预测准确率在70%以上。全球每年有超过500万人死于心脏骤停，许多病例在发作前无明显征兆。

法国国家健康与医学研究院等机构的研究人员与美国同行合作，利用人工神经网络分析来自6个国家的超过24万例动态心电图数据，成功发现预示心律失常风险的新信号，识别出易患严重心律失常的受试者。

研究团队计划开展前瞻性临床研究，评估该模型在真实世界的有效性，未来有望用于医院对高危患者的持续监测，以及动态血压计和智能手表等可穿戴设备。