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基于心電圖的人工智能模型可以預(yù)測(cè)未確診的結(jié)構(gòu)性心臟病

導(dǎo)讀 來(lái)自 Tempus 和 Geisinger 的一組臨床醫(yī)生和科學(xué)家發(fā)現(xiàn),一種新的人工智能模型可以準(zhǔn)確識(shí)別出患有未確診結(jié)構(gòu)性心臟病風(fēng)險(xiǎn)增加的患者。

來(lái)自 Tempus 和 Geisinger 的一組臨床醫(yī)生和科學(xué)家發(fā)現(xiàn),一種新的人工智能模型可以準(zhǔn)確識(shí)別出患有未確診結(jié)構(gòu)性心臟病風(fēng)險(xiǎn)增加的患者。

結(jié)構(gòu)性心臟病(SHD) 是一組對(duì)心臟瓣膜、壁、腔室或肌肉產(chǎn)生不利影響的疾病。SHD 通常是一種進(jìn)行性疾病,會(huì)導(dǎo)致各種衰弱癥狀或死亡,因此早期診斷和治療患者以防止這些不良結(jié)果非常重要。然而,許多患有這種疾病的患者未被確診。

Tempus 和 Geisinger 的研究試圖通過(guò)開發(fā)一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)解決這一診斷差距,該模型使用來(lái)自 12 導(dǎo)聯(lián)心電圖 (ECG) 的數(shù)據(jù)——一種廉價(jià)且常用的測(cè)量心臟電信號(hào)的測(cè)試——來(lái)識(shí)別高血糖患者未確診 SHD 的風(fēng)險(xiǎn)。發(fā)表在Circulation上的 rECHOmmend 模型可以預(yù)測(cè)可通過(guò)超聲心動(dòng)圖(心臟超聲)診斷的七種結(jié)構(gòu)性心臟病中的任何一種。

數(shù)據(jù)科學(xué)家和醫(yī)學(xué)研究人員團(tuán)隊(duì)使用來(lái)自 Geisinger 超過(guò) 37 年的患者護(hù)理的 480,000 多名患者的 220 萬(wàn)份心電圖來(lái)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一種特殊類型的 AI 模型)來(lái)預(yù)測(cè)哪些患者,在沒有先前病史的患者中SHD 將發(fā)展出臨床上顯著的疾病,可以從指南指導(dǎo)的監(jiān)測(cè)或治療中受益??傮w而言,該研究發(fā)現(xiàn)該模型實(shí)現(xiàn)了出色的性能,超過(guò)了任何先前發(fā)布的預(yù)測(cè)任何單一疾病的模型的性能。研究結(jié)果表明,使用這種模型的臨床醫(yī)生可以用更少的診斷研究發(fā)現(xiàn)更多的疾病。

Tempus 首席科學(xué)官 Joel Dudley 博士說(shuō):“結(jié)構(gòu)性心臟病具有很高的發(fā)病率和死亡率負(fù)擔(dān),這種模型對(duì)于在臨床實(shí)踐中識(shí)別未確診的患者既可行又實(shí)用。”“我們的兩個(gè)團(tuán)隊(duì)正在繼續(xù)尋找新的方法,在心臟病達(dá)到患者不可逆轉(zhuǎn)的嚴(yán)重衰弱階段之前應(yīng)用人工智能來(lái)預(yù)測(cè)心臟病,而 rECHOmmend 研究建立在這項(xiàng)基礎(chǔ)工作的基礎(chǔ)上。”

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