犹他大学健康科学家首次表明，人工智能可以带来更好的方法来预测心血管疾病的发病和病程。研究人员与山间小学儿童医院的医生合作，开发了独特的计算工具，以精确测量现有医疗条件对心脏和血管的协同效应。
研究人员表示，这种综合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。
尽管该研究仅关注心血管疾病，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导致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善几乎所有医疗诊断的风险，”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和培训学院。“癌症风险、甲状腺手术风险、糖尿病风险——任何你能想象到的医学术语。”
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，目前计算各种风险因素(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不精确且主观。 HA 和 Edna Benning 是 U of U Health 的捐赠主席，也是 Backdrop Health 的联合创始人。因此，这些方法无法识别可能对心脏和血管健康产生深远影响的某些相互作用。
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，U of U Health 和 Intermountain Primary Children's Hospital 的 Tristani-Firouzi、Yandell 及其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心血管疾病等特定医疗状况的合并症。
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