2020年10月8日

研究表明人工智能在筛查心血管疾病方面的潜力

迅速增长的证据表明,生活在我们消化道中的微观细菌对我们的心血管健康具有深远的影响。

在...的协助下 ,托莱多大学的科学家表明,可能有可能使用这些微生物来诊断心脏和 无需进行专门的测试。

该创新发现最近在美国心脏协会的一次重要科学会议上发表,并发表在该杂志上 高血压.

“人与人之间的联系 即使我们尚不了解所有的机制,高血压和心力衰竭等疾病也非常清楚。利用人工智能,我们开发了一种机器学习模型,可以简单地使用粪便细菌特征来筛选 ”,负责这项研究的杰出大学教授兼UToledo生理学和药理学系主任Bina Joe博士说。

乔实验室的研究人员使用计算机算法分析了将近1000个人的粪便样本中的细菌组成。这些人中大约有一半被诊断出患有某种形式的心血管疾病 ,而另一半则没有心血管疾病。

分析发现,每组中某些细菌的含量较高,从根本上提供了一种微生物特征,使患有心血管疾病的人与健康者有所区别。研究人员总共鉴定出将近40种细菌类群与 .

研究人员能够将这些肠道菌群特征应用于机器学习模型,该模型可以根据粪便样本中的细菌筛查个人是否患有心血管疾病。

生物信息学专家Sachin Aryal表示:“即使在技术方面取得了如此大的发展,心血管疾病仍然是全球范围内导致死亡的主要原因。有多种诊断方法可用于识别心血管疾病,但对于心血管健康的整体评估,我们仍然落后。 UToledo医学与生命科学学院的学生,该论文的第一作者。 “我们的研究表明,进一步开发基于肠道菌群的方法来诊断心血管疾病具有广阔的前景。”

谁的病人 认为患有心血管疾病的可能性很高,可以将其转介给他们的医生进行其他测试和治疗干预,从而节省时间并降低成本。

“我很高兴我的第一本主要出版物获得了如此多的关注,并且有一天可以作为诊断心血管疾病新方法的基础。”阿里亚尔说。 “这项研究很好地说明了我们部门如何采用机器学习和类似的人工智能项目。”

研究人员最初使用的1,000例患者样本仅关注一般的心血管疾病,而不关注高血压或心力衰竭等特定疾病。通过添加包括个体情况或人口统计信息在内的更多细微差别的数据,人工智能可能会产生甚至更准确的结果,包括特定的诊断。

“该机器与医生非常相似。如果医生看到更多的病人,他们可以获得更多的经验和专业知识,并进一步改善他们的未来诊断,”生理学和药理学系的博士后西成博士说。该论文的主要作者。 “这是我们研究的未来,将人工智能与 进行传统的生物医学研究。”



Provided 通过 托莱多大学
引文: 研究表明人工智能具有筛查心血管疾病的潜力(2020年10月8日) 2020年10月21日检索 from //xasqxhb.com/news/2020-10-potential-artificial-intelligence-screen-cardiovascular.html
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