人工智能从一次心跳中检测心力衰竭准确率为100%
在萨里大学,沃里克大学和佛罗伦萨大学的研究人员的带领下,它表明AI可以通过分析一个心电图(ECG)心跳来快速准确地识别CHF。
CHF是一种慢性进行性疾病,影响血液泵入体内的方式。研究表明,仅在美国就有大约500万人与之共存。
研究人员声称临床从业者和卫生系统“迫切需
使用新的人工智能驱动的神经网络,医生可以100%准确地检测单次心跳引起的心力衰竭。
这是根据最近发表在“生物医学信号处理和控制期刊”上的一项研究,该研究探讨了新兴技术如何改进现有的检测充血性心力衰竭的方法。
在萨里大学,沃里克大学和佛罗伦萨大学的研究人员的带领下,它表明AI可以通过分析一个心电图(ECG)心跳来快速准确地识别CHF。
CHF是一种慢性进行性疾病,影响血液泵入体内的方式。研究表明,仅在美国就有大约500万人与之共存。
研究人员声称临床从业者和卫生系统“迫切需要有效的检测过程”,因为“高流行率,显着的死亡率和持续的医疗成本”。
他们相信这些问题可以通过使用卷积神经网络(CNN)来解决,这对于识别数据中的模式和结构更有效。
与通常耗时且不准确的现有方法不同,它们的模型将先进的信号处理和机器学习工具结合在原始ECG信号上,以显着提高检测率。
博士塞巴斯马萨罗,联想在萨里大学组织神经科学教授说:“首先,通过直接评估心电图,我们确认与AI,可以准确地检测CHF寻找超越心脏心率变异性分析。因此,我们在一般。结果更能贴近受影响的心脏的真实行为。“
在实验的另一部分中,使用特定的CNN模型来提高CHF检测的准确性,同时考虑可比较的模型。
“我们专注于从一个单一的心跳检测病理学,在5分钟的摘录中,而不是在24小时的录音中,”马萨罗说。
“这方面为快速干预的前景提供了宝贵的潜力;尽管如此,记住我们现在只谈论严重的CHF患者也很重要。“
展望未来,Massaro希望将这种方法扩展到大规模样品和其他类型的CHF,以便最终在日常医疗保健系统和实践中实施该技术。
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