首页
|
新闻
|
新品
|
文库
|
方案
|
视频
|
下载
|
商城
|
开发板
|
数据中心
|
座谈新版
|
培训
|
工具
|
博客
|
论坛
|
百科
|
GEC
|
活动
|
主题月
|
电子展
注册
登录
论坛
博客
搜索
帮助
导航
默认风格
uchome
discuz6
GreenM
»
医疗电子
» 好消息,心脏病患者福音!预测心脏病发作的医疗设备已问世!
返回列表
回复
发帖
发新话题
发布投票
发布悬赏
发布辩论
发布活动
发布视频
发布商品
好消息,心脏病患者福音!预测心脏病发作的医疗设备已问世!
发短消息
加为好友
lrhk
当前离线
UID
1065900
帖子
74
精华
0
积分
39
阅读权限
10
来自
湖北
在线时间
14 小时
注册时间
2017-4-17
最后登录
2017-7-26
新手上路
UID
1065900
性别
男
来自
湖北
1
#
打印
字体大小:
t
T
lrhk
发表于 2017-4-25 14:06
|
只看该作者
好消息,心脏病患者福音!预测心脏病发作的医疗设备已问世!
心脏病患者
,
健康隐患
,
全世界
,
影响
英国研究人员研发了一种植入人工智能系统的
医疗设备
,通过“自学”各种医学指征和数据来预测患者的心脏病发病风险,准确率高于人类医生。
心脏病发作防御,在全世界都是个难题?除了普遍存在的医疗政策、患者意愿、医生决策等不利因素以外,多药降压方案使用不足,严重影响到了病情控制!医生有很多工具和方法预测患者的健康隐患,但仍无法百分百应对人体的复杂性,心脏病发作就是最难预测的情况之一。
全球每年有近2000万人死于心梗、中风、血管堵塞等心血管系统疾病。影响人体健康的因素很多,人体各系统的相互作用也十分复杂,计算机科学可以帮助医务人员探索这些因素之间的关联。在他们开发的人工智能系统中,计算机使用了4种机器学习方法,分析英国近38万名患者的电子医疗记录,寻找心脏病发病模式。在中国,也有相关的公司在研究检测健康系统的
远程医疗设备
,朗锐慧康就是其中一家。
人工智能系统首先进行自我训练,使用78%的患者数据来寻找发病模式并构建自己的诊断指导系统。接下来,系统用剩余22%的医疗记录对自己进行测试:先用2005年的数据进行学习归纳,然后预测此后10年内哪些患者会首次患上心血管疾病,最后使用近年来的记录检查预测结果。
结果显示,4种机器学习方法预测心脏病发作的准确率全部优于传统医生诊断标准。美国心脏病协会预测指导方针的准确率在72.8%,而4种人工智能方法的精确度在74.5%到76.4%之间。其中准确率最高的一种机器学习方法还降低了一定的错误预警率,相当于在8.3万名患者中额外挽救了355人的生命,因为错误预警诊断可能会让本不需要服用降低胆固醇药物的人服药,滥用药物同样对人体有害。
研究人员表示,他们计划接下来让机器学习算法涵盖生活方式和遗传等因素,进一步提高预测的精确度,更好地帮助医务人员预测患者心脏病发作风险。
本文由朗锐慧康编辑整理(
www.lrioh.com
),转载请注明出处。
收藏
分享
评分
朗锐慧康科技(深圳)有限公司
回复
引用
订阅
TOP
返回列表
电商论坛
Pine A64
资料下载
方案分享
FAQ
行业应用
消费电子
便携式设备
医疗电子
汽车电子
工业控制
热门技术
智能可穿戴
3D打印
智能家居
综合设计
示波器技术
存储器
电子制造
计算机和外设
软件开发
分立器件
传感器技术
无源元件
资料共享
PCB综合技术
综合技术交流
EDA
MCU 单片机技术
ST MCU
Freescale MCU
NXP MCU
新唐 MCU
MIPS
X86
ARM
PowerPC
DSP技术
嵌入式技术
FPGA/CPLD可编程逻辑
模拟电路
数字电路
富士通半导体FRAM 铁电存储器“免费样片”使用心得
电源与功率管理
LED技术
测试测量
通信技术
3G
无线技术
微波在线
综合交流区
职场驿站
活动专区
在线座谈交流区
紧缺人才培训课程交流区
意见和建议