研究人员发现AI可以预测新的心房颤动，中风风险

来自景角和斯坦斯的科学家团队发现，人工智能可以预测新的心房颤动（AF）和相关卒中的风险。

心房颤动是最常见的心律失常，与许多健康风险有关，包括中风和死亡。该研究，发表在循环,使用电信号从心脏测量的12导联心电图(ECG)到识别耐心谁可能发展到AF，包括有关患有AF相关中风的风险。

在美国，每年有超过3亿次心电图被用于诊断一次治疗中的心脏异常。然而，这些测试一般不能检测未来的潜力负面事件喜欢心房纤颤或者中风，”Tempus的首席科学官Joel Dudley说。“这项关键工作源于我们在心脏病学方面的重大投资，以生成算法，使现有的心脏病测试，如心电图，更智能，并能够预测未来的临床事件。我们的目标是使临床医生能够在疾病过程中更早采取行动。”

为了开发他们的模型，这个由数据科学家和医学研究人员组成的团队使用了43万名患者的160万张心电图，这些患者在盖辛ob欧宝直播nba格医院接受了35年的治疗。这些数据被用来训练深层神经网络-专门的一类人工智能-预测无房颤病史的患者在12个月内发生房颤。神经网络的性能超过了目前预测房颤风险的临床模型。此外，62%的不知道房颤的患者在三年内经历了房颤相关的卒中，在卒中发生前被该模型确定为高风险。

"Not only can we now predict who is at risk of developing atrial fibrillation, but this work shows that the high risk prediction precedes many AF-related strokes," said Brandon Fornwalt, M.D., Ph.D., co-senior author and chair of Geisinger's Department of Translational Data Science and Informatics. "With that kind of information, we can change the way these patients are screened and treated, potentially preventing such severe outcomes. This is huge for patients."

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