Kürzlich veröffentlichte das Lancet ein Forschungsergebnis zu Aire, einem Modell für künstliche Intelligenz, das Elektrokardiogramm (EKG) -Modell (ECG) verbessert hat. Das Modell verwendet die Anamnese und die Bildgebung der Patienten, um die Sterblichkeit und das kardiovaskuläre Risiko genau vorherzusagen, verleiht Ärzten personalisierte medizinische Ratschläge und geht über traditionelle Modelle hinsichtlich der Genauigkeit und Interpretierbarkeit hinaus. Die Entwicklung des AIRE -Modells verwendet eine große Menge an Daten, um die Mängel früherer Modelle zu überwinden, und seine vorhergesagten Ergebnisse können die klinische Praxis leiten. Diese bahnbrechende Studie bietet neue Möglichkeiten zur Vorhersage und Vorbeugung von Herz -Kreislauf -Erkrankungen mit wichtigen klinischen Bedeutung und Anwendungsaussichten.
Kürzlich wurde im Journal Lancet ein Forschungsergebnis veröffentlicht, in dem eine neue Art von künstlichen Intelligenz -verbesserten Elektrokardiogram (EKG) -Modell (EKG) - AIRE, vorgestellt wurde. Dieses Modell kann die Risiken der Mortalität und Herz -Kreislauf -Erkrankungen (CVD) genau vorhersagen, basierend auf den Anamnese- und Bildgebungsergebnissen des Patienten und den Klinikern praktische und personalisierte medizinische Beratung.
Bildquelle Notizen: Das Bild wird von KI erzeugt, und der im Bild autorisierte Dienstanbieter Midjourney
Die Entwicklung des AIRE -Modells verwendet eine große Menge an Daten aus verschiedenen Patientenpopulationen, die die Mängel früherer Modelle hinsichtlich der zeitlichen physikalischen Rationalität und Interpretierbarkeit überwinden und die Vorhersagen nicht nur genau, sondern auch spezifische Maßnahmen in der klinischen Praxis unterstützen. Die Studie ergab, dass AIRE Risiken für den Tod von Gesamtvertretern, ventrikuläre Arrhythmien, atherosklerotische kardiovaskuläre Erkrankungen und Herzinsuffizienz vorhersagen kann und traditionelle KI-Modelle sowohl bei kurz- als auch in langfristigen Risikobewertungen übertrifft.
Das Elektrokardiogramm ist eine nicht-invasive Methode zur Bewertung der elektrischen Herzaktivität, indem Elektroden auf Brust, Arme und Beine des Patienten gelegt werden. Trotz der jahrhundertealten Geschichte der Elektrokardiogramm-Technologie haben die jüngsten Fortschritte bei der Computerverarbeitungsfunktionen und prädiktiven Modellen für maschinelles Lernen neue Hoffnung auf dieses Gebiet gebracht. Obwohl mehrere Studien versucht haben, KI auf die Vorhersage von Herz -Kreislauf -Erkrankungen und Todesrisiken anzuwenden, sind praktische Anwendungen immer noch selten.
Diese Forschung hat acht AIRE-Modelle entwickelt, die individuelle Vorhersagen für die Überlebenskurve liefern können, anstatt nur Risikobewertungen mit fester Zeit. Die Forschungsdaten stammen aus klinischen Quellen aus mehreren geografischen Standorten, darunter das Beth Israel Deaconess Medical Center in den USA und das Tropical Medical Research Center Sao Paulo-Minas Gerais Tropical Medical Research in Brasilien. Das AIRE-Modell schafft patientenspezifische Überlebenskurven, die den Tod des Teilnehmers und die fehlende Follow-up berücksichtigen können, indem die restliche Block-Faltungs-Neural-Network-Architektur kombiniert wird.
Die Ergebnisse zeigen, dass AIRE den Tod des Gesamtnäheres mit einem koordinierten Wert von 0,775 genau vorhersagen kann, insbesondere bei Teilnehmern ohne familiäre Vorgeschichte von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, was auch bei der Vorhersage von Herzinsuffizienzereignissen wirksam ist. Darüber hinaus zeigt AIRE die Stabilität bei der Verwendung von EKG-Daten mit Einseiter wie Verbrauchergeräten und bietet die Möglichkeit für eine Risikoüberwachung von kardiovaskulären Erkrankungen zu Hause.
Das Forschungsteam sagte, dass die AIRE -Plattform nicht nur das Urteil traditioneller menschlicher Experten für Vorhersagegenauigkeit übertrifft, sondern auch die Grundlage für klinische Anwendungen weltweit legt. Es wird erwartet, dass die Plattform im primären und sekundären Gesundheitswesen weit verbreitet ist und personalisierte kardiovaskuläre Risikovorhersagen für verschiedene Populationen bietet.
Schlüsselpunkte:
Das AIRE -Modell verwendet eine Vielzahl von Patientendaten, um das Risiko von Herzerkrankungen und Todesfällen genau vorherzusagen und personalisierte Ratschläge für die klinische Praxis zu geben.
Dieses Modell übertrifft herkömmliche KI-Modelle sowohl in kurzfristigen als auch bei langfristigen Risikobewertungen und funktioniert gut.
AIRE hat umfassende Anwendungsaussichten und kann eine wichtige Rolle bei der Überwachung von Heim und medizinischen Szenarien spielen.
Zusammenfassend hat die Entstehung von AIRE -Modellen eine revolutionäre Veränderung der Vorhersage und Prävention von Herz -Kreislauf -Erkrankungen hervorgerufen. Prognose und Lebensqualität von Patienten mit Krankheiten. Dieses Forschungsergebnis zeigt die Richtung für die zukünftige Anwendung künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich.