AI算法有助于早期检测低射血分数
根据在线发布的研究，使用来自心电图的人工智能（AI）算法可以帮助增加低弹射分数（EF）的诊断自然医学。
小氧姚，博士，从罗切斯特，明尼苏达州的梅奥诊所，同事随机分配了120名初级保健团队，其中包括358名临床医生，干涉（访问AI结果，结果结果表明低EF的低可能性; 181名临床医生）或控制（通常护理; 177名临床医生）在45名诊所和医院的务实试验中。共22,641成人患者随着常规护理部分进行的超声心动图（干预组中11,573; 11,068控制）。
研究人员发现阳性AI导致双臂6.0％的患者。为临床医生在干预组中患有阳性结果的患者获得更多超声心动图（49.6对38.1％），但超声心动图在整体队列中相似（19.2与18.2％）。这诊断低EF随着整体队列的干预而增加（2.1与1.6％;差距，1.32）和阳性结果的患者（19.5与14.5％;赔率比为1.43）。
“AI干预在常规护理中增加了32％的低射血分数的诊断。患者患者的结果，诊断的相对增加43％，”姚明在一份声明中表示。“为了绝对术语，每1000名患者筛查，AI筛查会产生五个新的爆发部分常用护理。”
Mayo Clinic已为AI-ECG算法许可，以嵌入式ECG电极的数字听诊器制造商。
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