研究表明人工智能筛查心血管疾病的潜力

快速增长的证据表明，生活在我们的消化道中的微细菌对我们的心血管健康产生了深远的影响。

在人工智能，托莱多大学科学家已经表明，有可能使用这些微生物来诊断心脏和血管疾病无需进行一系列专业测试。

该创新发现最近在美国总理心脏协会科学会议上发表，并在《杂志》上发表。高血压。

“一个人之间的关联肠道菌群高血压和心力衰竭等疾病也非常清楚，即使我们还不知道所有机制。使用人工智能，我们开发了一种机器学习模型，该模型可以简单地使用粪便细菌签名来筛选心血管疾病”指导该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。

乔的实验室的研究人员使用计算机算法分析了来自近1,000名个体的粪便样品中存在的细菌化妆。大约一半的人被诊断出患有某种形式的心血管疾病，而另一半没有心血管疾病。

该分析发现，每组中存在较高水平的某些细菌，从本质上提供了一种微生物特征，使患有心血管疾病的人与健康的人区分开了。总的来说，研究人员确定了近40个细菌类群，似乎与心血管健康。

研究人员能够将这些肠道菌群特征应用于机器学习模型，该模型可以根据其粪便样品中的细菌筛选患者的心血管疾病。

“即使经过如此多的技术发展，心血管疾病仍然是全球死亡的主要原因。还有各种诊断方法可以识别心血管疾病，但对于心血管健康的整体评估，我们仍然落后，我们仍在落后。”Utoledo医学与生命科学学院的学生和该论文的第一作者。“我们的研究表明，进一步开发基于肠道微生物群的方法来诊断心血管疾病的潜力。”

患者谁机器学习模型可以识别出患有心血管疾病的可能性很高，可以将其医生转交给医生，以进行其他测试和治疗干预，节省时间并降低成本。

“我很高兴我的第一个主要出版物引起了很多关注，并且有一天可以作为一种诊断心血管疾病的新方法的基础。”阿里亚尔说。“这项研究是我们部门如何拥抱机器学习和类似人工智能项目的一个很好的例子。”

最初的1,000名患者样品研究人员通常只研究心血管疾病，而不是特定的疾病，例如高血压或心力衰竭。通过添加更多细微差别的数据，包括个人条件或人口统计信息，人工智能可能会产生更准确的结果，包括特定的诊断。

“这台机器与医生非常相似。如果医生看到更多的患者，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。”该论文的主要作者。“这是我们研究的未来 - 结合人工智能和机器学习进行传统的生物医学研究。”ob欧宝直播nba

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