의학: AI는 심장 마비를 정확하게 진단할 수 있습니다.

최근 과학 연구는 다음의 발생을 배제할 수 있는 혁신적인 알고리즘을 밝혀냈습니다. 심장마비 기존의 검사 방법과 비교할 때 상당히 높은 비율의 환자에서. 결과에 따르면 이 고급 도구는 99.6%의 인상적인 정확도를 달성했습니다.

저명한 에딘버러 대학의 연구원들은 심장 마비를 신속하게 배제하는 능력이 병원으로 돌아가도 안전한 환자를 신속하게 식별할 수 있을 뿐만 아니라 입원 감소에 상당한 영향을 미칩니다. 집.

현재 심장마비 진단의 표준은 혈액 내 트로포닌 단백질 수치를 측정하는 것입니다.

그러나 에든버러 대학 연구팀은 인공 지능(AI)을 사용하여 다른 임상 지표 및 검사를 분석하여 공격 발생을 빠르고 정확하게 배제할 수 있습니다. 심장병 환자.

전문가들은 심장 마비를 빠르게 식별하는 알고리즘을 개발합니다.

그러나 현재 트로포닌 수치에 기반한 심장마비 진단 방법은 연령, 성별 및 이러한 영향을 미칠 수 있는 기타 건강 상태와 같은 개별 요인을 고려합니다. 수준.

이것은 부정확한 진단으로 이어지고 치료 효과에 영향을 미칠 수 있습니다.

연구팀은 심장마비가 의심돼 병원 치료를 받은 스코틀랜드 환자 1만38명의 데이터를 기반으로 CoDE-ACS 알고리즘을 개발했다.

이 알고리즘은 연령, 성별, ECG 결과, 환자가 공격을 받았을 가능성을 계산하기 위한 병력 및 트로포닌 수치 심장병 환자.

연구를 주도한 니콜라스 밀스 교수는 진단과 치료의 중요성을 강조했다. 심장마비로 인한 급성 흉통 환자에 대한 조기 경고 생명을 구하십시오.

그러나 그는 여러 조건이 유사한 증상을 유발할 수 있으므로 진단이 항상 간단한 것은 아니라고 지적했습니다.

데이터에 따르면 영국에서는 심장마비로 인해 연간 약 100,000건의 병원 입원이 발생하며 이는 5분마다 한 건의 입원에 해당합니다.

전문가들이 인공 지능 도구를 평가할 수 있도록 스코틀랜드에서 임상 시험이 진행되고 있습니다. 과학 저널 자연 의학 정보를 공유했습니다.

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