人工智能工具改善心力衰竭护理

乌瓦健康研究人员开发了一种强大的心力衰竭患者预测结果的风险评估工具。这个新工具利用机器学习（ML）和人工智能（AI）的力量来确定心力衰竭患者发展不利结果的特定风险。

心力衰竭是当心脏无法为身体的需求泵送足够的血液时发生的，这可能导致疲劳、虚弱、肿胀的腿部和脚部，最终可能导致死亡。心力衰竭是一个逐渐进展的状况，因此医生能够识别处于不利结果风险中的患者至关重要。

研究人员使用了来自成千上万名参加先前由美国国立卫生研究院国立心脏、肺部和血液研究所资助的心力衰竭临床试验的患者的匿名数据来开发他们的模型CARNA。他们发现，该模型在确定广泛患者在需要心脏手术或移植、再住院风险以及死亡风险等领域的表现超过了现有的预测因子。

研究人员将模型的成功归因于ML/AI的使用以及包括“血流动力学”临床数据，描述了血液如何在心脏、肺部和身体其他部位循环。

通过使用这个模型，医生将更好地为个体患者提供个性化护理，帮助他们过上更长寿、更健康的生活。

研究人员将他们的新工具免费提供在https://github.com/jozieLamp/CARNA，并已经在《美国心脏杂志》上发表了对CARNA的评估结果。研究小组由Lamp、Wu、Lamp、Afriyie、Ashur、Bilchick、Breathett、Kwon、Li、Mehta、Pena、Feng和Mazimba组成。这些研究人员对这项工作没有任何经济利益。

这个项目是基于国家心脏、肺部和血液研究所的大数据分析挑战的获奖作品之一：创建心力衰竭研究的新范例。该工作得到了国家科学基金会研究生研究奖学金842490号和NHLBI资助的R56HL159216、K01HL142848和L30HL148881号项目的支持。

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