研究：新型AI評分工具，可準確預測心臟病患者的死亡風險

近日，美國的摩約翰霍普金斯醫院研究人員表示，他們新設計的人工智能評分工具，可以更準確地預測疑似或已知冠狀動脈疾病患者在10年內死亡的可能性。

研究作者Theo Pezel表示，新評分與基于臨床數據的傳統方法不同，它加入了心臟的成像信息，由壓力心血管磁共振(CMR)來測量。這是第一項表明機器學習結合臨床參數和CMR，可以非常準確地預測死亡風險的研究。

研究團隊對接受壓力CMR治療的31752名患者進行了追蹤調查，隨訪期長達6年。在隨訪期內，有2679(8.4%)名患者死亡。

機器學習分兩步進行。首先，它用于選擇哪些臨床和 CMR 參數可以預測死亡，哪些不能。其次，機器學習用于根據第一步中確定的重要參數構建算法，為每個參數分配不同的重點以創建最佳預測。最后，它會對患者在10年內死亡的可能性進行0（低風險）到10（高風險）的評分。

研究結果表明，機器學習在預測哪些患者會活著或死亡時，準確率高達76%。這就意味著，在大約四分之三的患者中，人工智能評分系統做出了正確的預測。

Pezel博士說：“我們的研究表明，將這些影像信息與人工智能生成的算法中的臨床數據相結合，可幫助有心血管癥狀或危險因素的患者預防相關疾病和心源性猝死。”

前瞻經濟學人APP資訊組

參考資料：https://scitechdaily.com/ai-accurately-predicts-risk-of-death-in-patients-with-suspected-or-known-heart-disease/

標簽： 人工智能 心臟病