物聯網傳感器系統集成
來源：網絡 | 2021-12-23 11:18:37
為了改進篩查方法，研究人員正在使用人工智能識別中高?；颊叩姆嗡ㄈ?。
2021年12月22日-西奈山伊坎醫學院的科學家們證明人工智能算法可以檢測心電圖中肺栓塞的跡象，改善篩查方法。
這項初步研究表明，用于綜合利用心電圖和電子健康記錄（EHR）數據的新機器學習算法在確定中高?；颊呤欠窕加蟹嗡ㄈ矫婵赡鼙饶壳暗暮Y查方法更有效。當深靜脈血栓破裂并阻塞肺動脈時，就會發生肺栓塞。
根據新聞稿，“這些血塊可能致命或造成長期肺損傷。盡管一些患者可能出現呼吸急促或胸痛，但這些癥狀也可能預示著其他與血塊無關的問題，這使得醫生難以正確診斷和治療病例?！?/span>
“此外，目前的官方診斷依賴于計算機斷層掃描肺血管造影（CTPA），這是一種耗時的胸部掃描，只能在選定的醫院進行，并要求患者暴露在潛在危險的輻射水平下?！?/span>
為了使診斷更容易和更容易，研究人員花了20多年的時間致力于改進計算機程序或算法，以幫助醫生確定高?；颊呤欠窕加蟹嗡ㄈ?。然而，結果好壞參半。
“例如，使用EHR的算法在準確檢測血塊方面產生了廣泛的成功率，并且可能是勞動密集型的。同時，更準確的算法在很大程度上依賴于CTPA的數據，”新聞稿中說。
在他們的研究中，研究人員發現，由于EKG的可用性，基于EKG和EHR數據的融合算法可能是一種有效的方法。研究團隊利用21183名西奈山醫療系統患者的數據開發并測試了各種算法，這些患者顯示出中度至高度可疑的肺栓塞跡象。
新聞稿稱：“一些算法設計用于使用心電圖數據篩查肺栓塞，而另一些算法設計用于使用EHR數據。在每種情況下，算法通過將心電圖或EHR數據與CTPA的相應結果進行比較，學會識別肺栓塞病例?！?。
第三種融合人工智能算法也是通過將性能最好的EKG算法與性能最高的EHR算法相結合而產生的。結果表明，與Wells標準修訂的日內瓦評分和其他當前測試相比，融合模型優于其父算法，并且在識別特定肺栓塞病例方面也更好。
研究小組估計，在篩選急性栓塞病例時，融合meld的準確率要高出15%到30%。此外，該模型在預測最嚴重的病例方面表現最好，并且無論種族或性別作為一個因素進行測試，該模型都保持一致。
作者認為，研究結果支持了EKG數據可以有效地納入新的肺栓塞篩查算法的理論。他們計劃進一步開發和測試這些算法，以備將來臨床使用。
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