血管疾病
美敦力公司近日公布了其Endurant支架系统10年后市场注册数据的积极结果。该研究证明,Endurant支架系统在治疗腹主动脉瘤(AAA)患者方面具有长期耐久的效果。
一项新的研究表明,机器学习技术可以帮助医生确定高血压患者中哪些人最需要治疗,而不是仅仅关注高风险患者。这项研究使用了一种称为“因果森林”的机器学习技术,以确定个性化治疗效果与患者特征之间的相关性。这种方法可以提高治疗效果,改善人群健康状况。
Geisinger是宾夕法尼亚州的世界级医疗系统,拥有10个医院校园,130多个诊所,每年为超过100万患者提供服务。在心脏康复方面,由于交通等原因,患者参与度不高。Geisinger采用虚拟医疗技术,为患者提供个性化的康复计划,获得了巨大回报。
最新研究表明,人工智能和机器学习可用于检查DNA中的基因,从而帮助临床医生预测心血管疾病,如心房颤动和心力衰竭。
Eko公司推出Sensora平台,该平台利用人工智能技术进行心脏病检测,旨在简化心血管疾病的检测过程,提高初级保健和紧急护理中心的诊断准确性。
一项新研究表明,深度学习(DL)模型可能有助于改善急诊科接诊急性胸痛患者的护理。研究人员训练了一个DL模型,以识别与急性胸痛综合征相关的不良结果的模式。这项研究有望减轻急诊科的负担,提高胸痛患者的分诊效率。
Viz.ai推出基于人工智能的血管套件,可检测和分级一系列疑似的血管疾病,包括肺栓塞、心肌右心室负荷过重、主动脉夹层和腹部主动脉瘤等。套件可自动分析计算机体层摄影(CT)、心电图(ECG)等一系列成像技术。
研究人员开发了一种深度学习模型,使用单张胸部X光片预测动脉粥样硬化心血管疾病导致的心脏病或中风死亡的10年风险。这种方法可以帮助识别高风险人群,提高心血管疾病的筛查效率。
AI技术在中风和神经血管疾病的治疗中发挥着越来越重要的作用。RapidAI公司的创始人利用AI技术改变了中风的治疗方式,使患者能够更快地接受治疗,从而拯救了更多的生命。
iCad与Solis Mammography合作开发一种基于人工智能的诊断解决方案,可以通过乳腺摄影术中的乳腺动脉钙化数据来评估心血管疾病风险并量化其存在程度。