研究人员发现，人工智能（ai）算法可以检测尚未出现症状的人的心律异常。该算法可以识别常见医疗诊断测试中的隐藏信号，可以帮助医生更好地预防心房颤动（最常见的心律失常类型）患者的中风和其他心血管并发症。
西达斯-西奈史密斯心脏研究所的研究人员发现，人工智能 (ai) 算法可以检测尚未出现症状的人的心律异常。
该算法可以识别常见医疗诊断测试中的隐藏信号，可以帮助医生更好地预防心房颤动（最常见的心律失常类型）患者的中风和其他心血管并发症。
之前开发的算法主要用于白人群体。该算法适用于不同的环境和患者群体，包括美国退伍军人和服务不足的群体。研究结果今天发表在同行评审期刊《jama cardiology》上。
雪松斯密特心脏研究所心脏病科心脏病专家 d**id ouyang 医学博士说：“这项研究可以更好地识别隐藏的心脏病，并为开发对所有患者公平且适用的算法提供最佳方法。”
专家估计，大约三分之一的房颤患者不知道自己患有这种疾病。
在心房颤动中，心脏中调节血液从上心室泵送到下心室的电信号是混乱的。这可能会导致上腔室的血液聚集并形成血凝块，这些血凝块可能会流向大脑并引发缺血性中风。
为了创建该算法，研究人员编写了一个人工智能工具来研究心电图读数中发现的模式。心电图是一种监测心脏电信号的测试。接受这项测试的人会在身体上放置电极来检测心脏的电活动。
该程序经过训练，可以分析 1987 年 1 月 1 日至 2022 年 12 月 31 日期间在两个退伍军人事务部健康网络就诊的患者的心电图读数。该算法经过近一百万张心电图的训练，能够准确**患者在 31 天内将出现房颤。
该人工智能模型还应用于 cedars-sinai 患者的医疗记录，并且同样准确地**了 31 天内的房颤病例。
这项针对退伍军人的研究具有地域和种族多样性，这表明该算法的应用可以使美国普通民众受益，”医学博士、医学和医疗系人工智能部门主任 sumeet chugh 说。“这项研究例证了斯密特心脏研究所和医学人工智能部门的研究人员使用人工智能来解决复杂和具有挑战性的心脏疾病的先发制人管理的多种方式之一。”
研究人员计划继续研究该算法，作为前瞻性临床试验的一部分，以了解它是否有助于识别那些有心脏病和中风风险的人。他们还计划开发更多的人工智能算法。
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