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Cardiology
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新的临床世界模型预测心脏病术后结果
研究人员开发了一个干预感知的临床世界模型，用于预测心脏病术后结果。该模型通过一个结构化的潜在状态来表示患者，该状态基于异步临床事件、药物变化和干预措施随时间演变。应用于房颤消融，该模型在预测90天内复发风险方面表现强劲，在DECAAF-II数据集上达到了0.756的AUROC和0.777的AUPRC。该框架还能准确估计瘢痕范围，并可在不同的未来时间点查询风险。
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机器学习引领个性化医疗和药物基因组学新时代
机器学习正在通过实现从一刀切方法向个性化、基因型指导护理的转变来彻底改变医学。人工智能驱动的模型可以分析大量的基因组和人群数据，以预测个体对药物的反应，识别不良反应，并定制治疗方案。这项进步已经在精神病学、心脏病学和肿瘤学等领域产生了显著效益，人工智能模型通过医学影像分析和预测性风险评估来改善早期疾病检测。