導讀 使用人工智能 (AI) 輔助臨床決策,識別和管理因疑似心臟病而到急診室 (ED) 就診的患者心肌梗死 (MI;心臟病發(fā)作),并不能改善心血管結...
使用人工智能 (AI) 輔助臨床決策,識別和管理因疑似心臟病而到急診室 (ED) 就診的患者心肌梗死 (MI;心臟病發(fā)作),并不能改善心血管結果。然而,根據(jù)今年在英國倫敦舉行的 ESC2024 年大會(8 月 30 日至 9 月 2 日) 熱線會議上介紹的最新研究,這種基于人工智能的臨床決策支持是安全的,并增加了循證護理的采用。
“人工智能在醫(yī)療保健領域的一個主要前景是作為一種工具,幫助醫(yī)療專業(yè)人員更快、更準確地診斷患者,以及更客觀地量化預后,最終使他們能夠更快地啟動適當?shù)闹委煟詢?yōu)化患者的治療結果,”維多利亞心臟病醫(yī)院、莫納什健康、維多利亞心臟研究所、莫納什大學和澳大利亞弗林德斯大學醫(yī)學和公共衛(wèi)生學院的主要作者克里斯蒂娜·蘭布拉基斯說。
她補充道:“我們開展的大規(guī)模集群隨機試驗涉及南澳大利亞州急診室疑似心臟病患者,雖然沒有改善臨床結果,但確實凸顯了實時人工智能影響臨床決策和循證治療實踐的能力。為改善臨床結果,可能需要更多地采用人工智能洞察力并將人工智能洞察力整合到臨床工作流程中。”
高敏性肌鈣蛋白 (hs-cTn) 檢測是一種在血液中檢測到的生物標記,可指示心肌損傷,該檢測的廣泛使用提高了識別心肌損傷程度甚至非常輕微的個體的能力。然而,這些更靈敏的檢測也使肌鈣蛋白結果的解釋更具挑戰(zhàn)性,因為結果升高現(xiàn)在可能是由除 1 型心肌梗死(因冠狀動脈斑塊破裂導致的心臟病發(fā)作)以外的大量原因引起的,錯誤解釋可能導致不必要的調查、風險和成本。
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