导读 宾夕法尼亚州立大学和休斯敦卫理公会医院的研究人员创建的一种新工具可以根据患者言语能力和面部肌肉运动的异常来诊断中风，并且诊断结果与...
宾夕法尼亚州立大学和休斯敦卫理公会医院的研究人员创建的一种新工具可以根据患者言语能力和面部肌肉运动的异常来诊断中风，并且诊断结果与急诊室医生的准确性相同，所有这些都只需与智能手机交互几分钟内即可完成。
宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术教授詹姆斯·王说：“当患者出现中风症状时，每一分钟都很重要。”“但是在诊断中风时，急诊室医生的选择有限：将患者送去进行通常昂贵且耗时的放射性扫描，或者致电神经科医生(可能无法立即联系到的专家)进行临床诊断测试”。
王和他的同事开发了一种机器学习模型，以帮助并可能加快医生在临床环境中的诊断过程。
王说：“目前，医生必须利用他们过去的培训和经验来确定应该在哪个阶段将患者送去进行 CT 扫描。”“我们正在尝试使用我们的机器学习方法来模拟或模拟这个过程。”
该团队的新颖方法是第一个通过使用计算面部运动分析和自然语言处理来分析疑似中风的实际急诊室患者中是否存在中风，以识别患者面部或声音的异常，例如下垂的脸颊或含糊不清的言语。
结果可以帮助急诊室医生更快地确定患者接下来的关键步骤。最终，护理人员或患者可以利用该应用程序在到达医院之前进行自我评估。
标签：
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！