根據(jù)美國(guó)心臟協(xié)會(huì)復(fù)蘇會(huì)議上提出的初步研究，通過(guò)人工智能 (AI) 可以預(yù)測(cè)心源性猝死，甚至解決一個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)以防止未來(lái)死亡，并且可以為預(yù)防和全球健康策略提供新的舉措2023 年科學(xué)研討會(huì)，11 月 11 日至 12 日在費(fèi)城舉行。
“心源性猝死是一種公共衛(wèi)生負(fù)擔(dān)，占總死亡人數(shù)的 10% 至 20%。預(yù)測(cè)它很困難，而且通常的方法無(wú)法識(shí)別高危人群，特別是在個(gè)人層面，”醫(yī)學(xué)博士 Xavier Jouven 說(shuō)。博士，該研究的主要作者，巴黎大學(xué) Inserm U970 巴黎心血管研究中心心臟病學(xué)和流行病學(xué)教授。
“我們提出了一種新方法，不僅限于常見(jiàn)的心血管危險(xiǎn)因素，而且涵蓋電子健康記錄中可用的所有醫(yī)療信息。”
研究小組利用人工智能分析了法國(guó)巴黎和西雅圖的登記處和數(shù)據(jù)庫(kù)中的 25,000 名心臟驟停死亡者和 70,000 名普通人群的醫(yī)療信息，并將兩組數(shù)據(jù)按年齡、性別和居住地區(qū)進(jìn)行匹配。 。
這些數(shù)據(jù)代表了超過(guò) 100 萬(wàn)份醫(yī)院診斷和 1000 萬(wàn)份藥物處方，是從每次死亡前 10 年的醫(yī)療記錄中收集的。研究人員利用人工智能分析數(shù)據(jù)，建立了近 25,000 個(gè)包含個(gè)性化健康因素的方程，用于識(shí)別心源性猝死風(fēng)險(xiǎn)極高的人群。此外，他們還為研究中的每個(gè)人制定了定制的風(fēng)險(xiǎn)概況。
個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)方程式包括一個(gè)人的醫(yī)療詳細(xì)信息，例如高血壓治療和心臟病史，以及包括酗酒在內(nèi)的精神和行為障礙。該分析確定了在特定百分比和時(shí)間范圍內(nèi)最有可能降低或增加心源性猝死風(fēng)險(xiǎn)的因素，例如，三個(gè)月內(nèi)心源性猝死的風(fēng)險(xiǎn)為 89%。
人工智能分析能夠識(shí)別出猝死風(fēng)險(xiǎn)超過(guò) 90% 的人，他們占所有心源性猝死病例的四分之一以上。
標(biāo)簽：
免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除！