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。
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。
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。
【广告声明】本内容为广告,相关素材由广告主提供,广告主对本内容的真实性负责。本网发布目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责,内容仅供读者参考。
办公设备成信息泄露“重灾区”,你的打印习惯安全吗?
横琴非遗和香走进珠海鹏辉能源庆三八
厦门园博苑灯会3.8回顾:她们在灯海中闪闪发光
亮相2026国际交易技术科技峰会 VAHA Financial 荣膺「年度科技创新经纪商」