深度神经网络（DNN）年龄预测模型可根据心电图波形预测心电图年龄。

佛明翰心脏研究发现，在社区居民中，若心电图年龄比实际年龄越大，死亡、心梗、房颤和心衰风险越高。

研究纳入9877名社区居民，平均年龄55岁，共有34948个心电图。根据心电图年龄比实际年龄的差值将受试者分为正常、加速衰老或减速衰老。

心电图年龄比实际年龄大≥9岁为加速衰老，心电图年龄比实际年龄小≥9岁为减速衰老。

研究发现，心电图年龄与实际年龄相关（r=0.81，平均绝对误差为9±7岁）。

经过17±8年的随访，年龄变化每增加10年，全因死亡风险增加18%，房颤风险增加23%，心梗风险增加14%，心衰风险增加40%。

此外，加速衰老与全因死亡风险增加28%有关，而减速衰老与全因死亡风险降低16%有关。

研究表明，通过人工智能从心电图波形中获取的心电图年龄反映了心脏电功能，心电图年龄可能是预测心血管病风险的指标。

来源：Association Between Electrocardiographic Age and Cardiovascular Events in Community Settings: The Framingham Heart Study. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2023 Jun 29:e009821.

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