Hipertansiyon, yüksek LDL kolesterol, aşırı kilolu, duman, diyabet, hareketsiz yaşam tarzı. Hepsi genetik yatkınlık, stres ve yaşam tarzları tarafından püskürtülen biriyle terbiyeli. Elbette yaşına ek olarak. Koroner arterlerin patolojisini ve miyokardın iskemisini karşılama riskini tanımlamak gerektiğinde, o belirli kişi için önleme hedeflerini koymak için tüm bu bilgiler birleştirilmelidir. Ve herhangi bir özen bile uygunluk ile tanımlanması gerektiği göz önüne alındığında, tehlikelerin tanımında yanlış olmamalıyız. Duruma göre.
Tüm değişkenler göz önüne alındığında, bireyin gerçekliğine ve terapötik ihtiyaçlarına daha da bağlı olmak için, gelecekte doktor önümüzdeki yıllarda koroner ve kalp krizi sendromu riskini değerlendirmek için özel olarak tasarlanmış bir otomatik öğrenme aracına odaklanabilir. Yapay zekaya dayalı bu çözümü önermek, Scripps Research Translivation Enstitüsü uzmanları tarafından yapılan bir araştırmadır. Doğa tıbbı ve tarafından koordine edildi Torkamani kanatları (ilk yazar Shang-fu “Shaun” Chen).
Önce, önleyici bir anahtarda olmak temeldir. Koronaropatiye, kalbi irrew ettiği durumlarda aterosklerotik plak oluşumu ve sonuç olarak gelişmesinden kaynaklanır: bu zamanla kan akışını engelleyebilir. Birçok insan kalp krizi geçirene kadar resmi fark etmez. Bunun yerine, daha önce risk altında olduğunu bilmek, terzi müdahalelerle zamanla gelişen bir durumun evrimini etkilemenin önemli olacaktır. Duruma göre.
Kalp krizi ve dekompansasyon, çünkü beyin darbeleri kaybetmeye başlarsa dikkat çeker
Federico Mereta tarafından
27 Şubat 2025
50'den fazla anahtar parametre
Şu anda, kişinin profili risk faktörlerine ilişkin verileri yaşla birlikte entegre etmektedir. Yeni AI modeli, genetik, yaşam tarzı ve anamnez gibi faktörleri hesaplamaya entegre ederek, doktorların hastalara bireysel ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş önleyici tavsiye ve tedaviler sunmalarına izin vererek özelleştirmede daha da ileri gider.
Araştırmada, koroner arter yığınlarıyla ilişkili faktörleri tanımak amacıyla otomatik bir öğrenme modeli eğiten İngiltere Biobank verileri kullanılmıştır. Daha sonra bu sistem, sonraki on yıl içinde koroner kalp hastalığı geliştirme risklerini tahmin edip edemeyeceğini değerlendirmek için söz konusu veritabanında bulunan diğer birey popülasyonları tarafından veriler üzerinde test edilmiştir. Başlangıçta, patolojiler riskini etkileyebilecek yaklaşık 2.000 potansiyel öngörücü değişken incelenmiştir, ancak daha sonra fiziksel ölçümler, kan biyobelirteçleri, aile öyküsü, zihinsel hastalıklar, uyku dayanıklılığı ve spesifik genetik varyantların varlığı gibi 53 risk faktörüne “yağlamıştır”.
Sonuç: Standart klinik modele kıyasla, AI sistemi iki çift sayıda koroner olay sağlamayı mümkün kılmıştır. 10 yıllık izlemeden sonra, koroner patolojilerinin koşulları gözlemlenmiştir (bu nedenle potansiyel olarak anjina veya kalp krizi gibi resimler), sistem tarafından belirlenen deneklerin% 62.9'unda, en düşük riskli model tarafından sınıflandırılan gruptaki bireylerin% 0,3'ü ile karşılaştırıldığında.
Atriyal fibrilasyon, doğru tedavi yapay zeka anlatacak
Federico Mereta tarafından
18 Nisan 2025
Terzi -Gençler için de önleme
Merkezden bir notta Chen, geleneksel klinik araçlarla karşılaştırıldığında, yeni modelin dört kişiden biri için risk sınıflandırmasını nasıl geliştirdiğini ve “gerçekten risk altında olanları daha iyi tanımlamaya ve olmayanlar için gereksiz endişelerden kaçınmaya yardımcı olduğunu” hatırlıyor. Kısacası, yapay zeka sayesinde her zaman daha iyi bir uygunluk ile özel önlemeye gidiyoruz. Ayrıca, gençler ve kadınlar için olduğu gibi, kalp krizi ve inme riski bağlamında yaş veya cinsiyete göre hafife alınma eğilimi gösteren konularda.
Diyerek şöyle devam etti: “Modelimiz, yaş göz önüne alındığında düşük koroner hastalık riski altında düşünülecek, ancak aslında genetik yatkınlıkları nedeniyle yüksek risk altında olan bireyleri tanımlayabilir – Tukamani'nin yorumudur”. Soruşturmaya göre, herkesin genetik mirasında yazılan şey, daha sonra öznel riski tanımlamada temel bir değişken olarak hareket edecektir.
Bir inmeden sonra, serebral iskemi ve kalp krizi riski, çeyrek ile yapay zeka ile azaltılabilir
19 Şubat 2024
Yatkınlığın ağırlığı
Birçok farklı faktör düşünülürken, aslında, çalışma DNA'nın ağırlığının Sadece patolojinin kendisine yatkınlık değil, aynı zamanda hipertansiyon, yüksek kolesterol ve diyabet gibi risk faktörlerinin gelişimini de göz önünde bulundurarak, koroner kalp hastalığı ve dolayısıyla kardiyak olayların vasküler bazda en güçlü yordayıcısını temsil eder. Bu, lipit değerleri, basınç ve glikatlı hemoglobin açısından elde edilecek hedeflerin bile bir duruma göre incelenmesi gerektiği anlamına gelir.
“Bu özelliklerden biri için genetik risk ne kadar büyük olursa – yüksek seviyelerde kolesterol, yüksek basınç veya yüksek diyabet riski – ilaçlar veya yaşam tarzındaki değişiklikler yoluyla bu yöne müdahale ederek elde edilen fayda o kadar büyük olur – Tukamani bunu bilinir. Çalışma hipotezi artık hastaları kardiyovasküler riskleri hakkında bilgilendirip bilgilendireceklerini değerlendirmek için risk profilinin yörüngesini değiştirip değiştiremeyeceğini değerlendirmektedir. Özetle, kardiyovasküler hastalıkların olasılığı olan birey için farkındalık ağırlığını ölçmeyi amaçlamaktadır. Bütün bunlar, bir kişinin koronaropati geliştirme riskinden başlayarak.
Kalp yetmezliği, İtalyan çalışması bağışıklık sistemindeki anahtarı keşfeder
Federico Mereta tarafından
10 Aralık 2024
Tüm değişkenler göz önüne alındığında, bireyin gerçekliğine ve terapötik ihtiyaçlarına daha da bağlı olmak için, gelecekte doktor önümüzdeki yıllarda koroner ve kalp krizi sendromu riskini değerlendirmek için özel olarak tasarlanmış bir otomatik öğrenme aracına odaklanabilir. Yapay zekaya dayalı bu çözümü önermek, Scripps Research Translivation Enstitüsü uzmanları tarafından yapılan bir araştırmadır. Doğa tıbbı ve tarafından koordine edildi Torkamani kanatları (ilk yazar Shang-fu “Shaun” Chen).
Önce, önleyici bir anahtarda olmak temeldir. Koronaropatiye, kalbi irrew ettiği durumlarda aterosklerotik plak oluşumu ve sonuç olarak gelişmesinden kaynaklanır: bu zamanla kan akışını engelleyebilir. Birçok insan kalp krizi geçirene kadar resmi fark etmez. Bunun yerine, daha önce risk altında olduğunu bilmek, terzi müdahalelerle zamanla gelişen bir durumun evrimini etkilemenin önemli olacaktır. Duruma göre.
Kalp krizi ve dekompansasyon, çünkü beyin darbeleri kaybetmeye başlarsa dikkat çeker
Federico Mereta tarafından
27 Şubat 2025
50'den fazla anahtar parametre
Şu anda, kişinin profili risk faktörlerine ilişkin verileri yaşla birlikte entegre etmektedir. Yeni AI modeli, genetik, yaşam tarzı ve anamnez gibi faktörleri hesaplamaya entegre ederek, doktorların hastalara bireysel ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş önleyici tavsiye ve tedaviler sunmalarına izin vererek özelleştirmede daha da ileri gider.
Araştırmada, koroner arter yığınlarıyla ilişkili faktörleri tanımak amacıyla otomatik bir öğrenme modeli eğiten İngiltere Biobank verileri kullanılmıştır. Daha sonra bu sistem, sonraki on yıl içinde koroner kalp hastalığı geliştirme risklerini tahmin edip edemeyeceğini değerlendirmek için söz konusu veritabanında bulunan diğer birey popülasyonları tarafından veriler üzerinde test edilmiştir. Başlangıçta, patolojiler riskini etkileyebilecek yaklaşık 2.000 potansiyel öngörücü değişken incelenmiştir, ancak daha sonra fiziksel ölçümler, kan biyobelirteçleri, aile öyküsü, zihinsel hastalıklar, uyku dayanıklılığı ve spesifik genetik varyantların varlığı gibi 53 risk faktörüne “yağlamıştır”.
Sonuç: Standart klinik modele kıyasla, AI sistemi iki çift sayıda koroner olay sağlamayı mümkün kılmıştır. 10 yıllık izlemeden sonra, koroner patolojilerinin koşulları gözlemlenmiştir (bu nedenle potansiyel olarak anjina veya kalp krizi gibi resimler), sistem tarafından belirlenen deneklerin% 62.9'unda, en düşük riskli model tarafından sınıflandırılan gruptaki bireylerin% 0,3'ü ile karşılaştırıldığında.
Atriyal fibrilasyon, doğru tedavi yapay zeka anlatacak
Federico Mereta tarafından
18 Nisan 2025
Terzi -Gençler için de önleme
Merkezden bir notta Chen, geleneksel klinik araçlarla karşılaştırıldığında, yeni modelin dört kişiden biri için risk sınıflandırmasını nasıl geliştirdiğini ve “gerçekten risk altında olanları daha iyi tanımlamaya ve olmayanlar için gereksiz endişelerden kaçınmaya yardımcı olduğunu” hatırlıyor. Kısacası, yapay zeka sayesinde her zaman daha iyi bir uygunluk ile özel önlemeye gidiyoruz. Ayrıca, gençler ve kadınlar için olduğu gibi, kalp krizi ve inme riski bağlamında yaş veya cinsiyete göre hafife alınma eğilimi gösteren konularda.
Diyerek şöyle devam etti: “Modelimiz, yaş göz önüne alındığında düşük koroner hastalık riski altında düşünülecek, ancak aslında genetik yatkınlıkları nedeniyle yüksek risk altında olan bireyleri tanımlayabilir – Tukamani'nin yorumudur”. Soruşturmaya göre, herkesin genetik mirasında yazılan şey, daha sonra öznel riski tanımlamada temel bir değişken olarak hareket edecektir.
Bir inmeden sonra, serebral iskemi ve kalp krizi riski, çeyrek ile yapay zeka ile azaltılabilir
19 Şubat 2024
Yatkınlığın ağırlığı
Birçok farklı faktör düşünülürken, aslında, çalışma DNA'nın ağırlığının Sadece patolojinin kendisine yatkınlık değil, aynı zamanda hipertansiyon, yüksek kolesterol ve diyabet gibi risk faktörlerinin gelişimini de göz önünde bulundurarak, koroner kalp hastalığı ve dolayısıyla kardiyak olayların vasküler bazda en güçlü yordayıcısını temsil eder. Bu, lipit değerleri, basınç ve glikatlı hemoglobin açısından elde edilecek hedeflerin bile bir duruma göre incelenmesi gerektiği anlamına gelir.
“Bu özelliklerden biri için genetik risk ne kadar büyük olursa – yüksek seviyelerde kolesterol, yüksek basınç veya yüksek diyabet riski – ilaçlar veya yaşam tarzındaki değişiklikler yoluyla bu yöne müdahale ederek elde edilen fayda o kadar büyük olur – Tukamani bunu bilinir. Çalışma hipotezi artık hastaları kardiyovasküler riskleri hakkında bilgilendirip bilgilendireceklerini değerlendirmek için risk profilinin yörüngesini değiştirip değiştiremeyeceğini değerlendirmektedir. Özetle, kardiyovasküler hastalıkların olasılığı olan birey için farkındalık ağırlığını ölçmeyi amaçlamaktadır. Bütün bunlar, bir kişinin koronaropati geliştirme riskinden başlayarak.
Kalp yetmezliği, İtalyan çalışması bağışıklık sistemindeki anahtarı keşfeder
Federico Mereta tarafından
10 Aralık 2024