外媒 | NIH资助开发心血管护理机器学习算法-普瑞纯证

国家卫生研究院（NIH）和人类服务部（HHS）将资助Eko开发一种机器学习算法，用于心血管护理，可以检测肺动脉高压等疾病。该算法将使用Eko的智能听诊器收集的心音图和心电图数据，以识别和分层肺动脉高压。Eko将使用Eko DUO ECG + Digital Stethoscope在Lifespan Health System Cardiovascular Institute内收集的心音图和心电图数据。通过这种合作，Eko的开发人员旨在收集数据，最终帮助创建和测试可以快速检测肺动脉高压的算法。肺动脉高压影响全球人口的1％，涉及血液流向心脏和肺部的血管中的压力增加。患有肺动脉高压的人可能会经历各种不良健康结果，包括心力衰竭。在某些情况下，从症状开始到诊断肺动脉高压的时间可能长达两年。该研究的主要目标是确定基于心音图和心电图的Eko算法是否可以与当前的黄金标准相比，识别肺动脉高压的存在和严重程度。该算法的使用可能会带来各种好处。该算法“有潜力成为一种低成本、易于实施和可持续的医疗技术，可帮助医疗保健专业人员识别更多患有肺动脉高压的患者”，研究负责人Gaurav Choudhary博士在新闻稿中说道。使用机器学习和人工智能来检测和诊断疾病正在变得越来越普遍。8月份发表在《美国放射学杂志》上的一项研究提供了有关机器学习模型在预测肝细胞癌患者肿瘤复发方面的能力的见解。另一项于2月份发表的研究表明，机器学习可以帮助预测医疗补助患者的阿片类药物过量。

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