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雅培宣布的新数据显示,人工智能技术可以帮助医生更好地判断哪些患者患有心脏病
- 新的研究发现,通过机器学习创建的雅培算法可以让医生更加个性化计算,利用年龄,性别和肌钙蛋白蛋白水平的变化动态等因素,改善心脏病发作诊断
- 这项技术是第一台机器学习发育算法,将高敏感的肌钙蛋白测试与其他患者细节结合在一起,以帮助医生更好地确定心脏病发作是否正在发生心脏病

阿贝特公园,生病了。2019年9月10日/Prnewswire./ - Abbott(纽约证券交易所:ABT)今天宣布新的研究,在期刊上发表循环,发现其算法可以帮助医生在医院急诊室更准确地确定是否有人心脏病攻击,这样他们就可以获得更快的治疗或安全出院。1

在这项研究中,来自美国的研究人员,德国、英国、瑞士澳大利亚新西兰看了超过11,000名患者,以确定雅培的使用人工智能(AI)开发的技术是否可以提供更快,更准确的决心,以至于某人患有心脏病发作。该研究发现,该算法为医生提供了更全面的分析,对患者心脏病发作的概率更加全面分析,特别是对于那些在症状开始时在前三个小时内进入医院的人。

“通过机器学习技术,您可以从一定尺寸适合 - 所有方法都能诊断心脏攻击,以便了解所有变量在那一刻相互作用的特殊和更精确的风险评估,”弗雷德苹果他是亨内平医疗保健/亨内平县医疗中心的博士明尼苏达大学以及其中一个研究作者。“这可以让医生在ER中更加个性化,及时和准确的信息,以确定他们的病人是否具有心脏病发作。”

消除了判断心脏病发作的障碍

一组医生和统计学家艾伯特发达算法*使用人工智能工具来分析大量的数据集和确定变量最有预测力的确定一个心脏事件,诸如年龄、性别和一个人的特定的肌钙蛋白水平(使用高灵敏度后简单的血液测试* *)和血液样本时机。

如今,当一个人有心脏病发作的症状进入急诊室时,医生通常会根据临床评估、心电图(EKG)和肌钙蛋白血液测试来确定病人是否有心脏病发作。该算法旨在帮助解决当今医生在诊断心脏病时寻找更个性化信息时存在的两个障碍:

  • 使用高敏感性肌钙蛋白测试的国际指南目前并不总是占个人因素,如年龄和性别,这可能会影响测试结果。例如,女性可能不会产生肌钙蛋白蛋白,因为男性和他们的心脏病发作可能无法核糖。
  • 该指南还建议医生在12小时内固定时间进行肌钙蛋白测试。然而,这些时间段并没有考虑到患者的年龄或性别,而是将患者置于一种适用于所有人的算法中,而不是一种考虑每个人特定因素的算法。

研究中使用的算法考虑了患者的年龄、性别和肌钙蛋白血液测试结果随时间的变化。研究人员发现,当这些信息通过计算能力结合在一起时,该算法有可能让医生对结果更有信心,从而帮助排除心脏病发作,安全地出院或诊断出心脏病发作。

“由于医生用数据和信息轰炸,这种新算法需要几个这些变量,并使用计算能力更准确地提供心脏病发作的人的可能性”Agim Beshiri,M.D.是算法和高级医疗主任,全球医学和科学事务,诊断,雅培的发明者之一。“将来,您可以想象使用这种技术来开发算法,帮助医生不仅可以更好地确定他们的病人是否具有心脏病攻击,而且可能在心脏病发作前发生。”

雅培不断利用人工智能和机器学习等新技术,在医疗保健领域创造创新解决方案。

*所使用的算法仅供研究之用,不可用于商业用途。
**雅培的高敏感肌钙蛋白- i测试在美国尚未上市

关于Abbott:
雅培是全球领先的医疗保健公司,帮助人们在生命的各个阶段更充分地生活。我们的技术组合跨越了医疗保健领域,在诊断、医疗设备、营养品和品牌仿制药等领域拥有领先的业务和产品。我们的103,000名同事服务于160多个国家。

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引用:

  1. 而不是mp等人。循环。2019年;在线发布9月10https://doi.org/10.1161/circulationaha.119.041980

来源亚伯多

有关详细信息:Abbott Media:Aly Morici,(224)668-0771或Abbott Finance:Laura Dauer,(224)667-2299
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