人工智能改善了心臟病患者的治療

女性心臟病發(fā)作比男性更容易致命。原因是年齡和合并癥負擔的差異使女性的風險評估成為一項挑戰(zhàn)。蘇黎世大學的研究人員現(xiàn)已開發(fā)出一種新的基于人工智能的風險評分，可改善對女性心臟病患者的個性化護理。

心臟病發(fā)作是全球死亡的主要原因之一，心臟病發(fā)作的女性死亡率高于男性。幾十年來，這一直是心臟病專家關注的問題，并在醫(yī)學領域引發(fā)了關于治療中可能出現(xiàn)的差距的原因和影響的爭議。問題從癥狀開始：與男性不同，男性通常會因左臂放射而感到胸痛，女性心臟病發(fā)作通常表現(xiàn)為向后放射的腹痛或惡心和嘔吐。不幸的是，這些癥狀經(jīng)常被患者和醫(yī)護人員誤解——帶來災難性的后果。

女性的風險狀況和臨床表現(xiàn)不同

由蘇黎世大學 (UZH) 分子心臟病學中心教授 Thomas F. Lüscher 領導的一個國際研究小組現(xiàn)在更詳細地研究了生物性行為在心臟病發(fā)作中的作用。“事實上，在女性和男性中觀察到的疾病表型存在顯著差異。我們的研究表明，女性和男性在入院時的風險因素特征存在顯著差異，”Lüscher 說。

如果不考慮入院時的年齡差異以及高血壓和糖尿病等現(xiàn)有風險因素，女性心臟病發(fā)作患者的死亡率高于男性患者。“然而，當統(tǒng)計上考慮到這些差異時，女性和男性的死亡率相似，”心臟病專家補充道。

目前的風險模型有利于女性患者的治療不足

在他們發(fā)表在《柳葉刀》雜志上的研究中，來自瑞士和英國的研究人員分析了來自歐洲 420,781 名患有最常見心臟病發(fā)作類型的患者的數(shù)據(jù)。UZH 分子醫(yī)學中心的第一作者 Florian A. Wenzl 說：“該研究表明，指導當前患者管理的既定風險模型在女性中的準確性較低，并且有利于女性患者的治療不足。”

“使用機器學習算法和歐洲最大的數(shù)據(jù)集，我們能夠開發(fā)出一種新的基于人工智能的風險評分，它可以解釋基線風險狀況中與性別相關的差異，并提高對男女死亡率的預測，”Wenzl說。

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