人工智能可以更准确地检测心力衰竭

　　爱丁堡大学的科学家开发了一种人工智能工具，可以更快地诊断心力衰竭，从而改善患者护理。

　　该平台称为CoDE-HF，它收集患者血液测试的结果，表明NT-proBNP的水平，NT-proBNP是一种由心脏产生的物质。这些数据可以表明患者是否经历过心力衰竭，这是一种心脏无法泵出足够血液以满足身体需要的疾病。

　　目前，诊断是通过测试NT-proBNP水平是否低于最小值来进行的，但由于不精确，因此不常用。每个患者的水平可能不同，具体取决于体重、年龄和其他健康状况。对于已有疾病的患者和老年患者，单独的蛋白质血液测试已被证明不如CoDE-HF工具准确。

　　“CoDE-HF决策支持工具将NT-proBNP作为连续测量和其他临床变量结合起来，提供了一种更加一致、准确和个性化的方法，”研究人员在英国医学杂志上发表的一篇论文中写道。英国心脏基金会资助了该项目。

　　CoDE-HF还可以指导临床医生通过更准确的诊断来护理患者。

　　“在实践中，心力衰竭可能是一个非常具有挑战性的诊断。我们已经证明，与目前的血液测试相比，我们的决策支持工具CoDE-HF可以显着提高诊断心力衰竭的准确性，”爱丁堡大学心脏病专家兼临床讲师Ken Lee博士说。

　　科学家们使用了来自苏格兰东部(苏格兰第二大人口)和其他13个国家的患者数据。来自10,369名疑似急性心力衰竭患者的数据被用于训练AI模型。

　　“我们的研究表明，人工智能在医疗保健中的应用具有巨大的潜力，可以帮助医生提供更加个性化的患者护理，”爱丁堡大学数据科学家Dimitrios Doudesis说。

　　未来，研究人员计划在临床环境中实施人工智能工具，并验证其对患者结果的影响。

　　尼古拉斯博士说：“人工智能在决策支持工具(例如CoDE-HF)中的应用，以提供更加个性化的护理尤为重要，因为我们的老龄化患者人口寿命更长，而且既往病症更多。”Mills，爱丁堡大学心脏病专家和心脏病学教授。

　　图片使用申明：原创文章图片源自‘Canva可画’平台免费版权图片素材；引用文章源自引用平台文章中所使用的原图。