研究人员发现人工智能可以预测新的房颤和中风风险

来自Geisinger和Tempus的一组科学家发现，人工智能可以预测新发房颤(AF)和AF相关中风的风险。

心房颤动是最常见的心律失常，与许多健康风险相关，包括中风和死亡。这项研究发表在循环,使用电信号从心脏测量12导联心电图(ECG)来识别病人有可能患房颤的人，包括那些有房颤相关中风风险的人。

“在美国，每年有超过3亿次ecg被用于确定护理期间的心脏异常。然而，这些测试一般不能发现未来的潜力负面事件就像心房纤颤或者中风，”Tempus的首席科学官乔尔·达德利说。“这项关键工作源于我们在心脏病学方面的重大投资，以生成算法，使现有的心脏病学测试(如心电图)更智能，能够预测未来的临床事件。我们的目标是使临床医生能够在疾病过程中更早采取行动。”

为了开发他们的模型，数据科学家和医学研究人员团队使用了来自43万名患者的160万次心电图，这些患者在盖辛格医院接bob88体育平台登录受了35年的患者护理。这些数据被用来训练一个深度神经网络一个专门的类人工智能-在没有房颤病史的患者中，预测谁会在12个月内发生房颤。神经网络的性能超过了目前预测房颤风险的临床模型。此外，没有已知房颤但在三年内经历过房颤相关中风的患者中，62%在中风发生前被模型确定为高风险。

“我们现在不仅可以预测谁有患心房纤颤的风险，而且这项工作表明，高风险预测发生在许多与心房纤颤相关的中风之前，”布兰登·福恩沃尔特(Brandon Fornwalt)医学博士说，他是盖辛格大学转化数据科学和信息学部门的联合资深作者和主席。“有了这样的信息，我们可以改变这些患者的筛查和治疗方式，有可能防止这种严重的后果。这对患者来说意义重大。”

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