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人工智能可筛查早期无症状心脏病

时间:2021-03-26 00:39 点击次数:
  本文摘要:美国梅奥医院的研究表明,将人工智能技术用作心电图分析,有必要正确筛选出早期无症状的左心室功能障碍指标,正确性高于其他罕见的筛选手段。无症状左心室功能障碍是心衰的先兆,影响着700万美国人的生活。 这种心脏病发病后可以化疗,但目前廉价、无自创溃疡的筛查工具可供医生临床使用。一般临床方法,如图像心动图、计算机断层扫描或磁共振光学瞄准等,价格昂贵,易于获得。如果能开发出廉价快速的临床手段,对这种疾病的化疗具有最重要的意义。

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美国梅奥医院的研究表明,将人工智能技术用作心电图分析,有必要正确筛选出早期无症状的左心室功能障碍指标,正确性高于其他罕见的筛选手段。无症状左心室功能障碍是心衰的先兆,影响着700万美国人的生活。

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这种心脏病发病后可以化疗,但目前廉价、无自创溃疡的筛查工具可供医生临床使用。一般临床方法,如图像心动图、计算机断层扫描或磁共振光学瞄准等,价格昂贵,易于获得。如果能开发出廉价快速的临床手段,对这种疾病的化疗具有最重要的意义。

在新的研究中,梅奥医院的研究人员将目标应用于当前医学研究的热点人工智能技术。他们指出,无症状左心室功能障碍可以通过必要训练的神经网络在心电图中可靠地检测出来。

为了检查,研究人员建立了神经网络,从医院的数据中检测出了60万人以上给定的心电图和胸部成像的心动图,用神经网络进行了训练、检查、测试。结果表明,人工智能应用于标准心电图分析,需要可靠地检测出是否有症状的左心室功能障碍,准确性高于其他罕见的筛选检测。此外,这种筛选手段不仅能识别有无症状的疾病,还能预测未来疾病的风险。在无心室功能障碍患者中,人工智能筛查阳性患者未来再次发生心室功能障碍的风险是筛查阴性患者的4倍。

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研究人员指出,这很可能是人工智能识别心肌衰弱前经常发生的非常早期、微小的心电图变化,并根据此进行识别。研究人员认为,心电图是一种非常容易提供、价格低廉的检测手段,通过人工智能开展数字处理,需要提取隐藏的心脏病新信息,非常简单经济,对心脏病的临床和化疗具有最重要的意义。研究结果公开发表在《自然医学》杂志上。


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