猶他大學(xué)健康學(xué)院的科學(xué)家們首次表明，人工智能可以帶來更好的方法來預(yù)測心血管疾病的發(fā)作和病程。研究人員與 Intermountain 初級兒童醫(yī)院的醫(yī)生合作，開發(fā)了獨(dú)特的計算工具來精確測量現(xiàn)有醫(yī)療條件對心臟和血管的協(xié)同作用。
研究人員說，這種全面的方法可以幫助醫(yī)生預(yù)見、預(yù)防或治療嚴(yán)重的心臟問題，甚至可能在患者意識到潛在疾病之前。
雖然這項(xiàng)研究只關(guān)注心血管疾病，但研究人員認(rèn)為它可能具有更廣泛的影響。事實(shí)上，他們認(rèn)為這些發(fā)現(xiàn)最終可能會帶來個性化預(yù)防醫(yī)學(xué)的新時代。醫(yī)生會主動聯(lián)系患者，提醒他們注意潛在的疾病以及可以采取哪些措施來緩解問題。
“我們可以求助于人工智能來幫助改進(jìn)幾乎所有醫(yī)學(xué)診斷的風(fēng)險，”該研究的通訊作者、U of U Health 和 Intermountain Primary Children's Hospital 的兒科心臟病專家、Nora Eccles 的科學(xué)家 Martin Tristani-Firouzi 說。哈里森心血管研究與培訓(xùn)學(xué)院。“患癌癥的風(fēng)險、甲狀腺手術(shù)的風(fēng)險、患糖尿病的風(fēng)險——任何你能想到的醫(yī)學(xué)術(shù)語。”
該研究發(fā)表在在線期刊PLOS Digital Health上。
該研究的資深作者、人類遺傳學(xué)教授 Mark Yandell 博士表示，目前用于計算各種風(fēng)險因素(例如人口統(tǒng)計學(xué)和病史)對心血管疾病的綜合影響的方法通常是不精確和主觀的， HA 和 Edna Benning 是 U of U Health 的總統(tǒng)捐贈主席，也是 Backdrop Health 的聯(lián)合創(chuàng)始人。因此，這些方法無法識別某些可能對心臟和血管健康產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的相互作用。
為了更準(zhǔn)確地衡量這些相互作用(也稱為合并癥)如何影響健康，Tristani-Firouzi、Yandell 和來自 U of U Health 和 Intermountain Primary Children's Hospital 的同事使用機(jī)器學(xué)習(xí)軟件對超過 160 萬份電子健康記錄進(jìn)行分類( EHRs)在姓名和其他識別信息被刪除后。
這些電子記錄記錄了患者發(fā)生的一切，包括實(shí)驗(yàn)室測試、診斷、藥物使用和醫(yī)療程序，幫助研究人員確定最有可能加重特定疾病(如心血管疾病)的合并癥。
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