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一项新的研究表明AI能准确筛查心房颤动

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一项新的Mayo临床研究表明,人工智能(AI)可以检测心电图(EKG)中的不规则心律 - 心房颤动(AF) - 信号,即使在测试期间心脏处于正常心律。换句话说,具有人工智能的心电图可以检测最近无症状或即将发生的心房颤动,可能改善治疗选择。该研究可以提高EKG的效率,EKG是一种非侵入性且广泛可用的心脏病筛查方法。调查结果和相应的评论发表在“柳叶刀”上。

虽然房颤是常见的,但通常是短暂的。因此,诊断具有挑战性。标准的10秒,12导联心电图可能不会发生心房纤颤,人们通常不知道其存在。长期监测方法,例如环路记录仪,需要一个过程并且成本很高。

准确性和及时性是诊断心房颤动的重要因素。如果未检测到,心房颤动可引起中风,心力衰竭和其他心血管疾病。梅奥诊所心血管医学系主任Paul Friedman医师表示,了解患者有心房颤动是血液稀释剂的直接治疗方法。弗里德曼博士是心脏电生理学家,也是该研究的资深作者。

弗里德曼博士说:“当人们中风时,我们真的想知道他们在中风之前是否有房颤,因为它可以指导治疗。” “血液稀释剂对于预防房颤患者再次中风非常有效。但对于那些没有房颤的患者,使用血液稀释剂会增加出血的风险而没有实质性的好处。这是非常重要的知识。我们想知道是否患者有心房颤动。“

研究人员在Mayo Clinic数字数据库中使用了来自700多万个ECG的约450,000个ECG。研究人员对人工智能进行了培训,以确定正常心电图中的细微差异,这些差异表明心房颤动引起心脏病。结构变化。如果您不使用人工智能,则无法检测到这些变化。

研究人员随后对36,280名患者进行了正常心律图的人工智能测试,其中3,051名患者已知心房纤颤。 AI激活的EKG正确识别心房纤颤的微妙模式,准确度达90%。

弗里德曼博士说,他对研究结果感到惊讶。他说,如果确诊,人工EC引导心电图可以指导房颤引起的疾病的正确治疗,即使没有症状。此外,该技术可以使用智能手机或手表?写恚蛊淇梢源蠊婺J褂谩?

弗里德曼博士说:“在测试时,心电图始终显示心脏的电活动,但就像现在看海洋一样,能够分辨出昨天发生的大浪。” “人工智能可以为我们提供每个心跳中身体发出的无形电信号的强大信息 - 这些信号隐藏在明显的范围内。”

特别声明:本文由网易上传并由媒体平台“网易”作者发表,仅代表作者的观点。网易只提供信息发布平台。

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一项新的Mayo临床研究表明,人工智能(AI)可以检测心电图(EKG)中的不规则心律 - 心房颤动(AF) - 信号,即使在测试期间心脏处于正常心律。换句话说,具有人工智能的心电图可以检测最近无症状或即将发生的心房颤动,可能改善治疗选择。该研究可以提高EKG的效率,EKG是一种非侵入性且广泛可用的心脏病筛查方法。调查结果和相应的评论发表在“柳叶刀”上。

虽然房颤是常见的,但通常是短暂的。因此,诊断具有挑战性。标准的10秒,12导联心电图可能不会发生心房纤颤,人们通常不知道其存在。长期监测方法,例如环路记录仪,需要一个过程并且成本很高。

准确性和及时性是诊断心房颤动的重要因素。如果未检测到,心房颤动可引起中风,心力衰竭和其他心血管疾病。梅奥诊所心血管医学系主任Paul Friedman医师表示,了解患者有心房颤动是血液稀释剂的直接治疗方法。弗里德曼博士是心脏电生理学家,也是该研究的资深作者。

弗里德曼博士说:“当人们中风时,我们真的想知道他们在中风之前是否有房颤,因为它可以指导治疗。” “血液稀释剂对于预防房颤患者再次中风非常有效。但对于那些没有房颤的患者,使用血液稀释剂会增加出血的风险而没有实质性的好处。这是非常重要的知识。我们想知道是否患者有心房颤动。“

研究人员在Mayo Clinic数字数据库中使用了来自700多万个ECG的约450,000个ECG。研究人员对人工智能进行了培训,以确定正常心电图中的细微差异,这些差异表明心房颤动引起心脏病。结构变化。如果您不使用人工智能,则无法检测到这些变化。

研究人员随后对36,280名患者进行了正常心律图的人工智能测试,其中3,051名患者已知心房纤颤。 AI激活的EKG正确识别心房纤颤的微妙模式,准确度达90%。

弗里德曼博士说,他对研究结果感到惊讶。他说,如果确诊,人工EC引导心电图可以指导房颤引起的疾病的正确治疗,即使没有症状。此外,该技术可以使用智能手机或手表进行处理,使其可以大规模使用。

弗里德曼博士说:“在测试时,心电图始终显示心脏的电活动,但就像现在看海洋一样,能够分辨出昨天发生的大浪。” “人工智能可以为我们提供每个心跳中身体发出的无形电信号的强大信息 - 这些信号隐藏在明显的范围内。”

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一项新的Mayo临床研究表明,人工智能(AI)可以检测心电图(EKG)中的不规则心律 - 心房颤动(AF) - 信号,即使在测试期间心脏处于正常心律。换句话说,具有人工智能的心电图可以检测最近无症状或即将发生的心房颤动,可能改善治疗选择。该研究可以提高EKG的效率,EKG是一种非侵入性且广泛可用的心脏病筛查方法。调查结果和相应的评论发表在“柳叶刀”上。

虽然房颤是常见的,但通常是短暂的。因此,诊断具有挑战性。标准的10秒,12导联心电图可能不会发生心房纤颤,人们通常不知道其存在。长期监测方法,例如环路记录仪,需要一个过程并且成本很高。

准确性和及时性是诊断心房颤动的重要因素。如果未检测到,心房颤动可引起中风,心力衰竭和其他心血管疾病。梅奥诊所心血管医学系主任Paul Friedman医师表示,了解患者有心房颤动是血液稀释剂的直接治疗方法。弗里德曼博士是心脏电生理学家,也是该研究的资深作者。

弗里德曼博士说:“当人们中风时,我们真的想知道他们在中风之前是否有房颤,因为它可以指导治疗。” “血液稀释剂对于预防房颤患者再次中风非常有效。但对于那些没有房颤的患者,使用血液稀释剂会增加出血的风险而没有实质性的好处。这是非常重要的知识。我们想知道是否患者有心房颤动。“

研究人员在Mayo Clinic数字数据库中使用了来自700多万个ECG的约450,000个ECG。研究人员对人工智能进行了培训,以确定正常心电图中的细微差异,这些差异表明心房颤动引起心脏病。结构变化。如果您不使用人工智能,则无法检测到这些变化。

研究人员随后对36,280名患者进行了正常心律图的人工智能测试,其中3,051名患者已知心房纤颤。 AI激活的EKG正确识别心房纤颤的微妙模式,准确度达90%。

弗里德曼博士说,他对研究结果感到惊讶。他说,如果确诊,人工EC引导心电图可以指导房颤引起的疾病的正确治疗,即使没有症状。此外,该技术可以使用智能手机或手表进行处理,使其可以大规模使用。

弗里德曼博士说:“在测试时,心电图始终显示心脏的电活动,但就像现在看海洋一样,能够分辨出昨天发生的大浪。” “人工智能可以为我们提供每个心跳中身体发出的无形电信号的强大信息 - 这些信号隐藏在明显的范围内。”

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虽然房颤是常见的,但通常是短暂的。因此,诊断具有挑战性。标准的10秒,12导联心电图可能不会发生心房纤颤,人们通常不知道其存在。长期监测方法,例如环路记录仪,需要一个过程并且成本很高。

准确性和及时性是诊断心房颤动的重要因素。如果未检测到,心房颤动可引起中风,心力衰竭和其他心血管疾病。梅奥诊所心血管医学系主任Paul Friedman医师表示,了解患者有心房颤动是血液稀释剂的直接治疗方法。弗里德曼博士是心脏电生理学家,也是该研究的资深作者。

弗里德曼博士说:“当人们中风时,我们真的想知道他们在中风之前是否有房颤,因为它可以指导治疗。” “血液稀释剂对于预防房颤患者再次中风非常有效。但对于那些没有房颤的患者,使用血液稀释剂会增加出血的风险而没有实质性的好处。这是非常重要的知识。我们想知道是否患者有心房颤动。“

研究人员在Mayo Clinic数字数据库中使用了来自700多万个ECG的约450,000个ECG。研究人员对人工智能进行了培训,以确定正常心电图中的细微差异,这些差异表明心房颤动引起心脏病。结构变化。如果您不使用人工智能,则无法检测到这些变化。

研究人员随后对36,280名患者进行了正常心律图的人工智能测试,其中3,051名患者已知心房纤颤。 AI激活的EKG正确识别心房纤颤的微妙模式,准确度达90%。

弗里德曼博士说,他对研究结果感到惊讶。他说,如果确诊,人工EC引导心电图可以指导房颤引起的疾病的正确治疗,即使没有症状。此外,该技术可以使用智能手机或手表进行处理,使其可以大规模使用。

弗里德曼博士说:“在测试时,心电图始终显示心脏的电活动,但就像现在看海洋一样,能够分辨出昨天发生的大浪。” “人工智能可以为我们提供每个心跳中身体发出的无形电信号的强大信息 - 这些信号隐藏在明显的范围内。”

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虽然房颤是常见的,但通常是短暂的。因此,诊断具有挑战性。标准的10秒,12导联心电图可能不会发生心房纤颤,人们通常不知道其存在。长期监测方法,例如环路记录仪,需要一个过程并且成本很高。

准确性和及时性是诊断心房颤动的重要因素。如果未检测到,心房颤动可引起中风,心力衰竭和其他心血管疾病。梅奥诊所心血管医学系主任Paul Friedman医师表示,了解患者有心房颤动是血液稀释剂的直接治疗方法。弗里德曼博士是心脏电生理学家,也是该研究的资深作者。

弗里德曼博士说:“当人们中风时,我们真的想知道他们在中风之前是否有房颤,因为它可以指导治疗。” “血液稀释剂对于预防房颤患者再次中风非常有效。但对于那些没有房颤的患者,使用血液稀释剂会增加出血的风险而没有实质性的好处。这是非常重要的知识。我们想知道是否患者有心房颤动。“

研究人员在Mayo Clinic数字数据库中使用了来自700多万个ECG的约450,000个ECG。研究人员对人工智能进行了培训,以确定正常心电图中的细微差异,这些差异表明心房颤动引起心脏病。结构变化。如果您不使用人工智能,则无法检测到这些变化。

研究人员随后对36,280名患者进行了正常心律图的人工智能测试,其中3,051名患者已知心房纤颤。 AI激活的EKG正确识别心房纤颤的微妙模式,准确度达90%。

弗里德曼博士说,他对研究结果感到惊讶。他说,如果确诊,人工EC引导心电图可以指导房颤引起的疾病的正确治疗,即使没有症状。此外,该技术可以使用智能手机或手表进行处理,使其可以大规模使用。

弗里德曼博士说:“在测试时,心电图始终显示心脏的电活动,但就像现在看海洋一样,能够分辨出昨天发生的大浪。” “人工智能可以为我们提供每个心跳中身体发出的无形电信号的强大信息 - 这些信号隐藏在明显的范围内。”