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人工智能識(shí)別有心臟病并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)的個(gè)體

導(dǎo)讀 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(lái)更好的方法來(lái)預(yù)測(cè)心血管疾病的發(fā)作和病程。研究人員與 Intermountain 初級(jí)兒童醫(yī)

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(lái)更好的方法來(lái)預(yù)測(cè)心血管疾病的發(fā)作和病程。研究人員與 Intermountain 初級(jí)兒童醫(yī)院的醫(yī)生合作,開(kāi)發(fā)了獨(dú)特的計(jì)算工具來(lái)精確測(cè)量現(xiàn)有醫(yī)療條件對(duì)心臟和血管的協(xié)同作用。

研究人員說(shuō),這種全面的方法可以幫助醫(yī)生預(yù)見(jiàn)、預(yù)防或治療嚴(yán)重的心臟問(wèn)題,甚至可能在患者意識(shí)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(huì)帶來(lái)個(gè)性化預(yù)防醫(yī)學(xué)的新時(shí)代。醫(yī)生會(huì)主動(dòng)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(lái)緩解問(wèn)題。

“我們可以求助于人工智能來(lái)幫助改進(jìn)幾乎所有醫(yī)學(xué)診斷的風(fēng)險(xiǎn),”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(shuō)。哈里森心血管研究與培訓(xùn)學(xué)院。“患癌癥的風(fēng)險(xiǎn)、甲狀腺手術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)、患糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)——任何你能想到的醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)。”

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(jì)算各種風(fēng)險(xiǎn)因素(例如人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和病史)對(duì)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(zèng)主席,也是 Backdrop Health 的聯(lián)合創(chuàng)始人。因此,這些方法無(wú)法識(shí)別某些可能對(duì)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(lái)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(duì)超過(guò) 160 萬(wàn)份電子健康記錄進(jìn)行分類( EHRs)在姓名和其他識(shí)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(cè)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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