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人工智能可以帮助医生更好地检测心脏病发作

科学家开发了一种人工智能工具,可以让医生确定某人是否比现有方法更快地进行心脏病发作。

医疗保健公司Abbott发布的新研究表明,其算法可以使医院事故和急诊部门更准确地识别和治疗心脏骤停患者。

该研究涉及来自美国,德国,英国,瑞士,澳大利亚和新西兰的研究人员以及超过11,000名患者,他们发现AI可以为医生提供更全面的分析患者心脏病发作概率的分析。

Abbott的高级医疗主管Agim Beshiri说:“人工智能技术能够考虑许多变量,特征和数据点,并在几秒钟内将它们组合成有意义的结果。

“由于今天在计算能力和人工智能应用方面的进步,医疗保健将从这种方法中受益匪浅,临床医生必须每天与患者一起做这件事。”

该算法由雅培的医生和统计人员团队开发,使用机器学习技术,可以更加个性化地计算一个人的心脏病发作风险。

该技术旨在通过分析广泛的数据集和识别年龄,性别和人的特定肌钙蛋白水平(心脏生物标志物)等因素来改善和加快心脏病发作的诊断。

雅培表示,该算法旨在帮助解决医生在诊断心脏病发作时寻找更多个性化信息时存在的两个障碍。

首先,使用高敏感肌钙蛋白测试的国际指南并不总是考虑到个人因素,影响测试结果。

第二,虽然这些指南建议医生在固定时间进行肌钙蛋白检测,但他们不考虑一个人的年龄或性别,并将患者置于一刀切的情况。

然而,雅培的算法与现有方法不同,因为它考虑了个人因素和肌钙蛋白血液测试结果随着时间的推移

Beshiri补充说:“世界心脏组织估计每年有1790万人死于心血管疾病,85%的人死于心脏病和中风。

“这种算法的独特之处在于,它利用机器学习的力量来确定哪些因素最能预测某人是否有心脏病发作。

“这些因素,例如一个人的年龄,性别或肌钙蛋白血液测试的动态,当有人因心脏病发作的症状进入医院时,已经被捕获。该研究发现,该算法有助于了解这些变量在那个时刻如何相互作用 - 提供更加个性化和精确的计算。

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