只需测15分钟心电图 麻省理工学院研制的AI就能预测死亡?

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近日,麻省理工学院的还还有一个多 团队创造了还还有一个多 名为RiskCardio的系统。RiskCardio只时要病人15分钟的“原始心电图(ECG)信号”就能不到工作,该信号会记录下病人心脏的节律和电活动。

这项技术是为急性冠状动脉综合征(ACS)患者研制的,ACS包括一系列流向心脏的血液突然减少的症状。

但会 ,它提取心电图数据样本,将特定的病人归类为“风险类别”。时候人工智能会预测病人否有有会在未来150天到一年内死亡。

科学家们相信RiskCardio能不到帮助医生根据ACS患者的死亡风险快速评估最佳治疗方案。

研究报告的第一作者迪威亚(Divya Shanmugam)说:“当有人正在研究如何将非常长的时间序列纳入风险评分的数据现象,以及当有人如何帮助医生识别急性冠状动脉事件后高风险患者的临床现象。”

“机器学习和医疗保健的交集充满了原本的组合——还还有一个多 具有潜在现实影响的引人注目的计算机科学现象。”

ACS能不到指心脏病发作或心绞痛。统计数据显示,在美国和英国,像原本的心血管事件因为 了四分之一的死亡。

RiskCardio的工作原理是将病人的心电信号分成连续的几组,科学家说。

相邻节拍之间的变化表明所处风险。

它是由对过去ACS患者的研究数据进行“训练”的。

为了让这项技术投入使用,研究小组首先将有有哪些病人的每个信号分离成一系列相邻的心跳街拍信号。每组节拍也还还有一个多 “标签”,表明病人否有有死亡。

但会 ,科学家们训练了这项技术,将死亡病人的心跳归为“危险”,幸存病人的心跳归为“正常”。

当面对还还有一个多 新病人时,RiskCardio通过观察当有人的心跳与过去研究中病人的比较状态来给出还还有一个多 风险评分。

科学家们写道:“该工具仅使用患者原始心电图信号的前15分钟,就能生成还还有一个多 评分,将患者分为不同的风险类别。”

RiskCardio对12150名ACS患者进行了测试。它预测其中28名患者将在一年内死亡。目前还不清楚你什儿 估计有多准确。

在你什儿 人工智能系统的结果中,“高风险”患者的死亡率是有有哪些被认为风险较低的患者的7倍。

与“最常见的现有风险指标”相比较,后者的结果表明高风险患者的死亡率是低风险患者的三倍。

研究人员认为,RiskCardio能不到帮助医生很快评估ACS患者在到达医院后的最佳治疗方案。

我知道你,目前医生时要“使用医疗数据和漫长的测试”来估计病人的死亡风险,但会 选用最佳治疗方案。

Shanmugam说:“机器学习在识别模式方面尤其擅长,这与评估病人的风险密切相关。风险评分对于沟通病人的状态很有用,这对做出有效的护理决策很有价值。”

RiskCardio也只时要患者的心电图数据,不时要年龄或体重等信息。

未来,科学家们希望通过加在不同年龄、种族和性别的信息,让这项技术“更具兼容性”。

关于麻省理工学院

麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology),简称“麻省理工”(MIT),所处美国马萨诸塞州波士顿都市区剑桥市,主校区依查尔斯河而建,是世界著名私立研究型大学。 麻省理工学院创立于1861年,早期侧重应用科学及工程学,在第二次世界大战后,麻省理工学院倚靠美国国防科技的研发时要而很快崛起。

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