心臟驟停有時似乎突然發(fā)生。這些極其危險的危及生命的事件有時會伴隨著長期疾病，但有時可能是隱藏的和不可預測的。然而，由約翰霍普金斯大學領(lǐng)導的一組科學家開發(fā)的一種新的基于人工智能的方法可以預測潛在的威脅生命的心律失常。

心源性猝死實際上比較常見，占全球死亡總數(shù)的20%。這種死亡是由心律失常引起的，但機制本身對我們來說大多是未知的。我們真的沒有可靠的方法來評估風險，這意味著有些患者在沒有真正需要的情況下將除顫器植入他們的胸部。

在桌子的另一邊，有心律失常患者可以從除顫器中受益，但沒有得到它們。從本質(zhì)上講，我們需要更好的方法來評估誰最有可能發(fā)生危及生命的心律失常，從而導致心臟驟停。

因此，科學家們開發(fā)了一種名為SSCAR——心律失常風險生存研究的技術(shù)。它是一種基于人工智能的技術(shù)，可分析心臟圖像以識別由心臟病引起的疤痕。SSCAR然后使用這些信息來預測可能導致心臟驟停的心律失常的風險。SSCAR非常準確——這些預測比醫(yī)生所能達到的更準確。

科學家們向SSCAR提供了數(shù)百張來自真實患者的對比增強心臟圖像，以訓練算法識別某些模式。它能夠做到這一點——SSCAR可以識別人眼看不到的模式和它們之間的關(guān)系。這種診斷的準確性和速度令人印象深刻，可以挽救數(shù)千甚至數(shù)百萬患者的生命。

人工智能正在大舉進入醫(yī)學領(lǐng)域。它提供了巨大的優(yōu)勢，因為它能夠非?？焖俚胤治龃罅繑?shù)據(jù)。人工智能還可以識別會從人眼和頭腦中溜走的微小模式?？茖W家們對人工智能將提供的機會感到非常興奮，你只需要了解人工智能不會讓醫(yī)生失業(yè)。

該研究的資深作者NataliaTrayanova說：“這有可能顯著影響有關(guān)心律失常風險的臨床決策，并且代表著將患者軌跡預測帶入人工智能時代的重要一步。它集中體現(xiàn)了將人工智能、工程和醫(yī)學融合為醫(yī)療保健未來的趨勢。”

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