人工智能通过分析人的图像来预测其死亡风险超声心动图

　　美国盖辛格医疗系统（Geisinger Health System）的研究人员已经开发了一种人工智能（AI）系统，该系统可以很好地治疗严重的心脏病，因为它可以通过分析人的图像来预测其死亡风险超声心动图。最后一天在《自然生物医学工程》上发表的一项研究中介绍了这种新颖性。

　　据卫生机构称，研究团队使用专门的计算机硬件在过去10年中，由34，000多名Geisinger患者执行的812，000例心脏超声检查（超声心动图）视频中训练了该算法。

　　接下来，研究人员使用该技术将测试与心脏病专家先前做出的诊断和预后进行比较，以验证该技术模型的有效性。结果表明，人工智能在一年内的死亡率预测中比医生准确度高13%。

　　“我们很高兴发现机器学习可以利用非结构化数据集（例如医学图像和视频）来改善各种临床预测模型，”盖辛格（Geisinger）转换数据科学和信息学系助理教授说。这项研究的合著者克里斯·哈格蒂（Chris Haggerty）。

　　尽管远非100%准确，但Geisinger开发的AI由于能够在短时间内分析大量数据，因此在帮助心脏病专家的工作中必不可少。

　　根据该机构的数据，每张超声心动图都会产生大约3，000张心脏图像，而在其他类型的现有数据进行评估的情况下，专家通常无法完全解释这些图像。

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