人工智能识别有心脏病并发症风险的个体

犹他大学健康学院的科学家们首次表明，人工智能可以带来更好的方法来预测心血管疾病的发作和病程。研究人员与 Intermountain 初级儿童医院的医生合作，开发了独特的计算工具来精确测量现有医疗条件对心脏和血管的协同作用。

研究人员说，这种全面的方法可以帮助医生预见、预防或治疗严重的心脏问题，甚至可能在患者意识到潜在疾病之前。

虽然这项研究只关注心血管疾病，但研究人员认为它可能具有更广泛的影响。事实上，他们认为这些发现最终可能会带来个性化预防医学的新时代。医生会主动联系患者，提醒他们注意潜在的疾病以及可以采取哪些措施来缓解问题。

“我们可以求助于人工智能来帮助改进几乎所有医学诊断的风险，”该研究的通讯作者、U of U Health 和 Intermountain Primary Children's Hospital 的儿科心脏病专家、Nora Eccles 的科学家 Martin Tristani-Firouzi 说。哈里森心血管研究与培训学院。“患癌症的风险、甲状腺手术的风险、患糖尿病的风险——任何你能想到的医学术语。”

该研究发表在在线期刊PLOS Digital Health上。

该研究的资深作者、人类遗传学教授 Mark Yandell 博士表示，目前用于计算各种风险因素(例如人口统计学和病史)对心血管疾病的综合影响的方法通常是不精确和主观的， HA 和 Edna Benning 是 U of U Health 的总统捐赠主席，也是 Backdrop Health 的联合创始人。因此，这些方法无法识别某些可能对心脏和血管健康产生深远影响的相互作用。

为了更准确地衡量这些相互作用(也称为合并症)如何影响健康，Tristani-Firouzi、Yandell 和来自 U of U Health 和 Intermountain Primary Children's Hospital 的同事使用机器学习软件对超过 160 万份电子健康记录进行分类( EHRs)在姓名和其他识别信息被删除后。

这些电子记录记录了患者发生的一切，包括实验室测试、诊断、药物使用和医疗程序，帮助研究人员确定最有可能加重特定疾病(如心血管疾病)的合并症。

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