但这种方法有时并不一定能检测出病患未来会否心脏病发作,该校研究人员使用机器学习方法对大量的血管扫描数据

作者: 今日推荐  发布:2020-02-15

作者:张家伟 来源:新华网 发布时间:2019/9/5 12:59:18 选择字号:小 中 大 人工智能可助提前数年预测心脏病风险

图片 1

新华社伦敦9月4日电 英国牛津大学4日发布新研究成果显示,研究人员基于人工智能技术开发出一种新工具,可在心脏病发作前至少5年就判断出一个人是否属于这类疾病的高风险人群。

新华社伦敦9月4日电 英国牛津大学4日发布新研究成果显示,研究人员基于人工智能技术开发出一种新工具,可在心脏病发作前至少5年就判断出一个人是否属于这类疾病的高风险人群。

目前,如果一个人出现胸部疼痛等疑似心脏病症状时,传统检测方法主要依靠对冠状动脉扫描结果的判读,但这种方法有时并不一定能检测出病患未来会否心脏病发作。

目前,如果一个人出现胸部疼痛等疑似心脏病症状时,传统检测方法主要依靠对冠状动脉扫描结果的判读,但这种方法有时并不一定能检测出病患未来会否心脏病发作。

该校研究人员使用机器学习方法对大量的血管扫描数据进行深度分析,从而开发出的一种全新生物标记物,能够识别出为心脏供血的血管周围间隙出现的异常,如发炎、瘢痕等可预示未来心脏病发作的迹象。出于机器学习的特性,加入的扫描数据越丰富,预测就越准确。

该校研究人员使用机器学习方法对大量的血管扫描数据进行深度分析,从而开发出的一种全新生物标记物,能够识别出为心脏供血的血管周围间隙出现的异常,如发炎、瘢痕等可预示未来心脏病发作的迹象。出于机器学习的特性,加入的扫描数据越丰富,预测就越准确。

团队在1575名志愿者身上测试了这项新技术,反馈结果良好,比现有诊断工具都要优异。他们计划明年向医护人员推广这一新检测技术。

团队在1575名志愿者身上测试了这项新技术,反馈结果良好,比现有诊断工具都要优异。他们计划明年向医护人员推广这一新检测技术。

领衔该研究项目的牛津大学教授哈拉兰博斯安东尼亚德斯说,利用人工智能开发的这个新工具能够找到人们血管周围的坏特征,这在早期心脏病风险检测方面具有很大潜力,让医护人员能够提前为病患采取预防措施。

领衔该研究项目的牛津大学教授哈拉兰博斯·安东尼亚德斯说,利用人工智能开发的这个新工具能够找到人们血管周围的“坏”特征,这在早期心脏病风险检测方面具有很大潜力,让医护人员能够提前为病患采取预防措施。

特别声明:本文转载仅仅是出于传播信息的需要,并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性;如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用,须保留本网站注明的来源,并自负版权等法律责任;作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜,请与我们接洽。

来源:新华网

所有文章仅代表作者观点,不代表本站立场。本文全部来源于网络,仅为了科普宣传,若侵权,请原作者联系我们删除。

帮研网红包雨等你来:

1、新用户注册送10元;

2、科研答题领红包1-20元;

3、论坛签到领红包1-5元;

4、论坛发帖每帖领红包2元起;

5、宣传推广领红包5-120元;

6、科研互助排行榜季度奖金最高888元/人。

本文由澳门新葡新京官方网站发布于今日推荐,转载请注明出处:但这种方法有时并不一定能检测出病患未来会否心脏病发作,该校研究人员使用机器学习方法对大量的血管扫描数据

关键词: