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新华社伦敦9月4日电(记者张家伟)英国牛津大学4日宣布,基于人工智能技术开发了新工具,可以在心脏病发作的至少5年前评估是否属于这类疾病的高风险人群。
目前,当一个人身上疑似胸部疼痛等心脏病症状时,以前流传的检查方法依赖于冠状动脉扫描结果的辨认,但该方法并不一定能检测出患者将来是否会心脏病发作。
该校研究人员利用机器学习法对大量血管扫描数据进行深度分析,开发出了一种新的生物标志物,可以预示心脏供血血管周围间隙出现的炎症、瘢痕等异常可能预示未来心脏病发作的征兆。 根据机器学习的特点,添加的扫描数据越丰富,预测就越准确。
小组对1575名志愿者测试了这项新技术,反馈结果良好,优于现有的诊断工具。 他们计划明年向医务人员宣传这项新的检测技术。
领导这个研究项目的牛津大学教授哈兰·博斯·安东尼奥·德斯利用人工智能开发的这个新工具,可以发现人们血管周围“坏”的特征,这对于早期的心脏病风险检测有很大的潜力,医疗从业者
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标题:“人工智能可助提前预测心脏病风险 可在病发作前至少5年评估出是否属于这类
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