研究人员使用人工智能来预测心血管疾病

研究人员使用人工智能来预测心血管疾病
研究设计、工作流程和生物信息学。总体研究方法包括:(1)临床数据分析;(2)队列建设;(3)心血管疾病样本采集;(4)样本管理与跟踪;(5) RNA提取,高通量测序;(6) RNA-seq数据处理、质量检查、基因疾病注释和表型的管道和生物信息学应用开发;(7)实现人工智能和机器学习技术进行预测分析。信贷:基因组学(2023)。DOI: 10.1016 / j.ygeno.2023.110584

根据罗格斯大学的一项新研究,研究人员可能能够通过使用人工智能(AI)检查患者DNA中的基因来预测心血管疾病,如动脉颤动和心力衰竭。

“随着我们模型的成功执行,我们预测了高度显著的关联与种族、性别和年龄等人口统计学变量相关的基因,”罗格斯健康、医疗保健政策和老龄化研究所(IFH)的核心教员、该研究的主要作者齐山·艾哈迈德说基因组学。

根据世界卫生组织的数据,心血管疾病是全球死亡的主要原因,但据估计,75%以上的过早心血管疾病是可以预防的。心房颤动和导致45%的心血管疾病死亡。

尽管在心血管疾病的诊断、预防和治疗方面取得了重大进展,但据报道,大约一半的受影响患者在接受诊断后的五年内由于各种原因死亡。包括基因和.研究人员表示,人工智能和机器学习的使用可以加速我们识别对心血管疾病有重要影响的基因的能力,从而改善诊断和治疗。

IFH的研究人员分析了健康患者和被诊断患有心血管疾病的患者,并使用人工智能和人工智能研究已知与心血管疾病最常见表现相关的基因模型,包括心房颤动和心力衰竭。

他们发现了一组与心血管疾病显著相关的基因。研究人员还发现,基于心血管疾病的种族、性别和年龄因素之间存在显著差异。而年龄和性别因素与心力衰竭相关,年龄和种族因素与心力衰竭相关.例如,在接受检查的患者中,患者年龄越大,患心血管疾病的可能性就越大。

罗格斯大学罗伯特伍德约翰逊医学院医学系助理教授艾哈迈德说:“及时了解和精确治疗心血管疾病,最终将通过降低高死亡率和提高生活质量,使数百万人受益。”

研究人员表示,未来的研究应该通过分析心血管疾病患者的全套基因来扩展这种方法,这可能会揭示与心血管疾病易感性相关的重要生物标志物和危险因素。

这项研究的共同作者包括IFH的Vignesh Venkat, Habiba Abdelhalim和William DeGroat以及新泽西州罗格斯癌症研究所的Saman Zeeshan。

更多信息:Vignesh Venkat等人,研究与心力衰竭、心房颤动和其他心血管疾病相关的基因,并使用机器学习技术预测疾病,用于转化研究和精准医学,基因组学(2023)。DOI: 10.1016 / j.ygeno.2023.110584

所提供的罗格斯大学
引用:研究人员使用人工智能预测心血管疾病(2023,2月27日)检索自2023年2月28日//www.pyrotek-europe.com/news/2023-02-artificial-intelligence-cardiovascular-disease.html
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