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心臓発作の診断の改善は命を救うことができます
新しく開発されたテストは、将来、心臓発作をより速くより効果的に診断するのに役立ちます。コンピュータアルゴリズムと血液検査を組み合わせて、人々が心臓発作を起こしたかどうか、または心臓発作を起こすリスクが次の30日以内にどれだけ高いかを判断します。

クライストチャーチ病院とエジンバラ大学による最近の研究では、コンピューターアルゴリズムと血液検査を組み合わせることで、心臓発作の診断を大幅に改善できることがわかりました。研究結果は、英語の雑誌「Circulation」に掲載されました。

AIによる治療の改善
研究者らは、血液検査と組み合わせて、誰かが心臓発作を起こしたかどうかを判断する新しいコンピューターアルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムにより、診断の速度と精度が向上しました。心電図と血液検査は、罹患した人に対しても実施されなければならず、家族歴と症状は、しばしば早期診断において重要な役割を果たします。
アルゴリズムは何を決定できますか?
新しいアルゴリズムは、年齢、性別、血液検査などの客観的な情報のみを使用します。このようにして、彼は診断のゆがみを取り除くことができると研究チームは説明します。患者の特性が考慮され、血液検査が実施された場合、コンピューターは患者の心臓発作の可能性を低いか高いかを決定できます。このアルゴリズムは、心臓発作のリスクを今後30日以内に比較的正確に予測することもできると研究者たちは報告している。
診断ははるかに的を絞った
研究結果は、コンピュータアルゴリズムが個々の患者の個人的なリスクを推定するために特別に訓練されたことを示し、それによりはるかに対象を絞った診断が可能になったと研究グループはさらに説明しています。世界中の11,000人を超える人々のデータが調査のために評価されました。これにより、将来の心臓発作の診断を大幅に改善できる新しいコンピューターアルゴリズムの開発が可能になりました。研究者たちは、これが将来のヘルスケアにおける主要なステップであると信じています。 (なので)
著者および出典情報
このテキストは、医学文献、医療ガイドライン、現在の研究の要件に対応しており、医師によって確認されています。
うねり:
- Martin P. Than、John W. Pickering、Yader Sandoval、Anoop S.V. Shah、Athanasios Tsanas et al。:循環における急性心筋梗塞の可能性を予測するための機械学習(クエリ:11.09.2019)、循環