人工智能有助于预测心脏病发作和中风

在一项由伦敦大学学院(UCL)和巴特健康NHS信托基金(bart Health NHS Trust)领导的研究中，人工智能首次被用于即时和准确地测量血液流量。

结果发现能够预测死亡的机会，心脏病发作以及中风，医生可以用它来帮助推荐改善患者血液流动的治疗方法。

心脏病是导致死亡和疾病的主要原因。降低血流，通常是可治疗的，是许多人的常见症状心使适应。因此，国际指南推荐了一些评估来衡量患者的血液流量，但许多人都是侵入性的并且承担风险。

可获得非侵入性血流评估，包括心血管磁共振（CMR）成像，但直到现在，扫描图像非常难以以足够的方式分析以提供预后或建议治疗。

这是同类研究中规模最大的一项，由英国心脏基金会(British Heart Foundation)资助，并发表在该杂志上循环，研究人员采用了超过1,000名参加圣巴塞洛缪医院和皇家自由医院的患者的常规CMR扫描，并使用新的自动化人工智能技术分析图像。通过这样做，研究小组能够精确和即时地量化流向心肌并把测量结果交给治疗病人的医疗队。

通过将AI生成的血流结果与每位患者的健康结果进行比较，该团队发现血流降低的患者更容易存在不良的健康结果，包括死亡，心脏病发作，中风和心力衰竭。

因此，人工智能技术首次被证明能够预测哪些患者可能死亡或遭受重大不良事件，比医生自己使用传统方法更好。

詹姆斯莫（UCL心血管科学和巴特Health Nhs Trust）教授说：“人工智能正在推出计算机实验室，进入真实的医疗保健世界，比医生更好地完成一些任务。我们试过了手动测量血液流动，但它是乏味且耗时的，让医生远离他们所需要的地方，与他们的患者一起。“

克里斯托弗·诺特博士(伦敦大学学院心血管科学研究所和巴茨健康NHS信托)补充说:“人工智能的预测能力和可靠性令人印象深刻，而且易于在患者的日常护理中实施。计算是在病人被扫描的同时进行的，结果立即被传送给医生。是可怜的血液流动是可以治疗的，这些更好的预测最终会带来更好的病人护理，也给我们关于心脏工作的新见解。”

美国国家卫生研究院(NIH)的彼得·凯尔曼(Peter Kellman)博士与NIH的薛慧(Hui Xue)博士合作，开发了自动人工智能技术来分析研究中使用的图像人工智能- 拟议的成像技术，提高心脏病的检测，可以将临床医生更接近精确的药物方法来优化患者护理。我们希望这种成像方法可以在未来拯救生命。“

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