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人工智能方法有助于識(shí)別對(duì)β受體阻滯劑治療有反應(yīng)的心力衰竭患者

導(dǎo)讀 伯明翰大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種新方法來確定哪些心力衰竭患者將從 β 受體阻滯劑治療中受益。他們的研究涉及 15,669 名患有心力衰

伯明翰大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種新方法來確定哪些心力衰竭患者將從 β 受體阻滯劑治療中受益。

他們的研究涉及 15,669 名患有心力衰竭和左心室射血分?jǐn)?shù)降低(心臟主泵室功能低下)的患者,其中 12,823 名心律正常,2,837 名患有心房顫動(dòng) (AF) - 一種常見的心律疾病心力衰竭導(dǎo)致更糟的結(jié)果。心力衰竭是最常見的心臟病之一,對(duì)患者的生活質(zhì)量有重大影響,也是住院和醫(yī)療費(fèi)用的主要驅(qū)動(dòng)因素。

今天(8 月 30 日)發(fā)表在《柳葉刀》上,該研究使用了一系列人工智能 (AI) 技術(shù)來深入查詢臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)。研究表明,人工智能方法可以考慮每個(gè)患者不同的潛在健康狀況以及這些狀況的相互作用,以隔離對(duì) β 受體阻滯劑治療的反應(yīng)。這適用于心律正常的患者,醫(yī)生通常希望使用 β 受體阻滯劑降低死亡風(fēng)險(xiǎn),以及之前的工作發(fā)現(xiàn)缺乏有效性的 AF 患者。在正常心律下,一組患者(年齡較大、癥狀較輕且心率低于平均水平)被發(fā)現(xiàn)從 β 受體阻滯劑中獲益減少。相反,在 AF 患者中,

該研究由卡片AI主導(dǎo)c group 是伯明翰大學(xué)和伯明翰大學(xué)醫(yī)院 NHS 基金會(huì)信托的多學(xué)科臨床和數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì),旨在整合 AI 技術(shù)以改善心血管患者的護(hù)理。該研究使用了由心力衰竭協(xié)作組中的 Beta 受體阻滯劑整理和協(xié)調(diào)的數(shù)據(jù),心力衰竭協(xié)作組是一個(gè)致力于加強(qiáng)心力衰竭患者治療的全球聯(lián)盟。該研究使用了九項(xiàng)具有里程碑意義的心力衰竭試驗(yàn)的個(gè)體患者數(shù)據(jù),這些試驗(yàn)將患者隨機(jī)分配到 β 受體阻滯劑或安慰劑組。研究參與者的平均年齡為 65 歲,其中 24% 是女性?;谌斯ぶ悄艿姆椒ㄔ诳陀^框架內(nèi)結(jié)合了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變分自動(dòng)編碼器和層次聚類,

通訊作者、伯明翰大學(xué)臨床生物信息學(xué)教授、米德蘭茲健康數(shù)據(jù)研究副主任、卡片AIc 組的聯(lián)合負(fù)責(zé)人 Georgios Gkoutos說:“盡管我們?cè)?β 受體阻滯劑試驗(yàn)研究中進(jìn)行了測(cè)試,但這些新穎的AI 方法在心力衰竭以及其他心血管和非心血管疾病的治療范圍內(nèi)具有明顯的潛力。”

通訊作者、伯明翰大學(xué)心臟病學(xué)教授兼顧問、心力衰竭協(xié)作組 Beta 受體阻滯劑的國際負(fù)責(zé)人、卡片AIc 組的共同負(fù)責(zé)人 Dipak Kotecha補(bǔ)充說:“這些新的人工智能方法的開發(fā)是對(duì)于改善我們可以為患者提供的護(hù)理至關(guān)重要;未來,這可能會(huì)導(dǎo)致針對(duì)每位患者的個(gè)性化治療,同時(shí)考慮到他們的特定健康狀況,以改善他們的健康狀況。”

第一作者、伯明翰大學(xué)盧瑟福研究員、cardAIc 組成員 Andreas Karwath 博士補(bǔ)充說:“我們希望這些重要的研究結(jié)果將用于制定醫(yī)療保健政策并改善心力衰竭患者的治療和結(jié)果。 ”

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