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据介绍,每一年寰球有高出500万人去世于心脏骤停,其中患上多病例在发生前并无明显征象。此前,医疗界一直在试图识别在中临时存在心脏骤停危险的患者,但难以实时展望多少小时或者多少天内立即发生的心脏骤停。
在此配景下,法国国家衰弱与医学钻研院、巴黎公立医院团体等机构的钻研职员与美国偕行开展合作,应用一套模拟人脑性能的人工神经收集,剖析来自美国、法国、英国等6个国家的高出24万例消息心电图数据。
钻研职员指出,借助人工智能工具剖析消息心电图数据,他们胜利发明预示心律失常危险的新的强劲信号,进而识别出在接下来两周内易患重年夜心律失常的受试者。如果不实时治疗,这种心律失常会发展成致命的心脏骤停。尽管这套人工神经收集仍处于评估阶段,但钻研显示它能展望重年夜心律失常危险,展望准确率在70%以上。
据介绍,钻研团队准备发展前瞻性临床钻研,评估该模子在实在天下的实用性。随着技术一直成熟,这一模子未来无望用于医院方面临高危患者的连续监测,此外还可应用于消息血压计以至智妙腕表等可穿着设施上。
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