外媒 | 机器学习算法提高中风诊断效率-普瑞纯证

根据美国疾病控制和预防中心的数据，每年有超过795,000人在美国中风，其中610,000人是首次中风。佛罗里达国际大学商学院的研究人员表示，中风是一种常见的被误诊的疾病。及时的中风诊断对于治疗效果至关重要，因为在症状发作后一小时内接受治疗的患者通常会获得良好的治疗效果。为此，佛罗里达国际大学商学院的研究人员创建了一种机器学习算法，考虑到潜在中风患者的年龄、种族、基本健康状况以及社会健康因素等因素。该工具可以提供有价值的信息来帮助诊断中风。研究人员使用的数据包括2012年至2014年佛罗里达州医院的急诊科和住院记录，以及来自美国社区调查的社会健康因素信息。机器学习算法是在患者出现中风症状后使用的。基于算法的计算机筛查工具会审核患者数据以预测中风风险。如果患者属于高风险，急诊科团队将收到通知。研究人员使用143,203名患者的数据分析了该工具的有效性。其中73%的患者患有中风。研究表明，该算法能够以83%的准确率诊断中风。研究人员指出，该工具可能能够填补中风护理中的空白。一般来说，用于中风检测的机器学习方法使用临床记录和诊断成像结果。虽然这些工具很有用，但它们可能并不总是可用。

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