一個新的AI模型比醫生要好得多，可以識別患有心髒病的患者。
Linchpin是分析渴望心臟圖像的能力以及全部醫療記錄，以揭示有關患者心臟健康的預性信息。
約翰·霍普金斯大學的研究人員的工作針對很多生活，許多人還可以存儲不必要的醫療干預措施，包括不必要的除顫器的隱含植入物。
“今天，他們是一生中死亡的患者。”我們有能力通過突然死亡的突然死亡來預測突然的死亡。 “
發現今天發布 自然心血管研究。
肥厚的心肌病是最常見的心髒病之一，影響了世界各地的200人中的一個和500人之一，並且是年輕人和運動員突然死亡的主要原因。
許多患有肥厚性心肌病的患者會經歷正常的生活，但是一百分點的猝死風險更高。幾乎不可能確定這些患者是誰。
Trayanovak說，使用醫生在美國和歐洲使用醫生使用最高疾病的患者的病例大約是50％以識別合適的患者，“沒有比擲骰子更好。”
小組模型在所有人口統計中都大大超過了臨床指南。
AI多模式心律失常的風險風險（MAARS通過分析許多數據和醫療記錄，預期突然危險死亡的風險，這是第一次，這是改善患者對比度MRI圖像的所有信息。
肥厚性心肌病患者會出現纖維化或疤痕，這會從心臟上升，突然死亡。醫生無法製作MRI粗圖像，這是臨界疤痕模式的AI型零型。
Trayanovak說：“人們不會學會在這些圖像中使用深層圖片。” “我們能夠在通常不考慮的圖像中提取這些隱藏的信息。”
該小組對使用約翰·霍普金斯醫院和血管高中的傳統血管指南治療的真實患者進行了測試。
與臨床指示相比，在所有患者中，AI模型的準確性為89％，在肥厚型人群之間的患者中，40至60年的93％是猝死。
AI模型還可以描述具有高風險的患者，醫生可以根據您的需求適應醫療計劃。
喬納森·克里斯平（Jonathan Crispin）說：“我們的研究表明，與當前的算法相比，預測最高風險的能力具有改變臨床關注的能力。”
2022年，Trayanova的團隊創建了另一個模態模型，為感染患者提供了個性化的生存。
該團隊打算在更多患者中測試更多新模型，並通過心髒病擴展新算法，包括心律失常性通氣病的心髒病和心臟疾病。
在作者中，Changxin Lai，Minglang Yin，Eugene G. Kholmovski，Dan M. Popescu，Edem Binka，Stefan L. Zimmerman，Allison G. Hoys，All Johns Hopkins； Dai-yin Luand M. Roselle Abrahamof是舊金山舊金山大學的肥厚中心；和Erica Schererand Dermot M. Phelanof Atrium Health。
