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sudden cardiac death
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人工智能识别出心脏病死亡风险的新心电图标志
研究人员（包括 Ziad Obermeyer 医生）开发了一个人工智能系统，该系统能够利用心电图 (EKG) 数据识别有猝死高风险的患者。该人工智能模型分析了瑞典卫生系统六年的心电图读数，识别出一个高风险群体，其年心脏病死亡风险为 7.0%，这比目前的心脏超声检查方法有了显著改进。人工智能确定了心电图“aVL”导联中的一个特定改变是关键指标，为确定谁可能受益于植入式心律转复除颤器 (ICD) 提供了一个更精确的工具。
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深度学习模型利用ECG生物标志物预测心脏骤停
研究人员开发了一种深度学习模型，能够识别预测心脏骤停的心电图（ECG）生物标志物。这种人工智能驱动的方法在与传统的基于左心室射血分数（LVEF）的风险分层方法相比时，表现出更优越的性能。该模型的有效性已在来自瑞典、美国和台湾的不同患者队列中得到验证。