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心電圖可以幫助醫(yī)生使用人工智能檢測(cè)肺栓塞嗎

導(dǎo)讀 肺栓塞是危險(xiǎn)的,會(huì)堵塞肺部的血栓。在一項(xiàng)試點(diǎn)研究中,西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院的科學(xué)家們首次表明,人工智能 (AI) 算法可以在心電圖 (EKG)

肺栓塞是危險(xiǎn)的,會(huì)堵塞肺部的血栓。在一項(xiàng)試點(diǎn)研究中,西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院的科學(xué)家們首次表明,人工智能 (AI) 算法可以在心電圖 (EKG) 中檢測(cè)到這些血塊的跡象,這一發(fā)現(xiàn)有朝一日可能會(huì)幫助醫(yī)生進(jìn)行篩查.

發(fā)表在European Heart Journal-Digital Health上的結(jié)果表明,旨在結(jié)合 EKG 和電子健康記錄 (EHR) 數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的新機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能比目前使用的篩查測(cè)試更有效地確定中度-高?;颊呔褂蟹嗡ㄈ?。

該研究由醫(yī)學(xué)博士 Sulaiman S. Somani 領(lǐng)導(dǎo),他是 Benjamin S. Glicksberg 博士實(shí)驗(yàn)室的前醫(yī)學(xué)生,遺傳學(xué)和基因組科學(xué)助理教授,哈索普拉特納山數(shù)字健康研究所成員西奈。

當(dāng)深靜脈血凝塊(通常在腿部或手臂形成)脫離并阻塞肺動(dòng)脈時(shí),就會(huì)發(fā)生肺栓塞。這些凝塊可能是致命的或?qū)е麻L(zhǎng)期肺損傷。雖然有些患者可能會(huì)出現(xiàn)呼吸急促或胸痛,但這些癥狀也可能預(yù)示著與血栓無(wú)關(guān)的其他問(wèn)題,使醫(yī)生難以正確診斷和治療病例。此外,目前的官方診斷依賴(lài)于計(jì)算機(jī)斷層掃描肺血管造影 (CTPA),這是一種耗時(shí)的胸部掃描,只能在特定醫(yī)院進(jìn)行,并且需要患者暴露在具有潛在危險(xiǎn)水平的輻射中。

為了使診斷更容易、更容易獲得,研究人員花了 20 多年時(shí)間開(kāi)發(fā)先進(jìn)的計(jì)算機(jī)程序或算法,旨在幫助醫(yī)生確定高?;颊呤欠裾娴幕加蟹嗡ㄈ?。結(jié)果喜憂參半。例如,使用 EHR 的算法在準(zhǔn)確檢測(cè)血塊方面產(chǎn)生了廣泛的成功率,并且可能是勞動(dòng)密集型的。同時(shí),更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)在很大程度上取決于來(lái)自 CTPA 的數(shù)據(jù)。

在這項(xiàng)研究中,研究人員發(fā)現(xiàn)融合依賴(lài) EKG 和 EHR 數(shù)據(jù)的算法可能是一種有效的替代方法,因?yàn)?EKG 廣泛可用且相對(duì)易于管理。

研究人員根據(jù) 21,183 名西奈山衛(wèi)生系統(tǒng)患者的數(shù)據(jù)創(chuàng)建并測(cè)試了各種算法,這些患者表現(xiàn)出中度至高度可疑的肺栓塞跡象。雖然一些算法旨在使用 EKG 數(shù)據(jù)來(lái)篩查肺栓塞,但其他算法則旨在使用 EHR 數(shù)據(jù)。在每種情況下,該算法通過(guò)將 EKG 或 EHR 數(shù)據(jù)與 CTPA 的相應(yīng)結(jié)果進(jìn)行比較,學(xué)會(huì)識(shí)別肺栓塞病例。最后,通過(guò)將性能最佳的 EKG 算法與性能最佳的 EHR 算法相結(jié)合,創(chuàng)建了第三種融合算法。

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