电液推杆规格型号结构性心脏病早期诊断更

狭义的阶段性心脏病（structural heart disease，SHD）指任何人肾脏内部结构的异常，任何人与肾脏和大血管内部结构有关的病症。晋朝人一类lymphocytes病症，这意味着病症会随着天数的流逝而转差，如果不尽早辨认出和化疗，发生率较低。所以，晚期诊断和化疗是改善患者肾病的关键。

当地天数5月24日，美国区域农村基层Geisinger和生物技术科学研究公司Tempus的医学医师和生物学家辨认出，其人工智慧数学模型能在患者未诊断时，精确辨识出其患阶段性心脏病的信用风险在增高，即记号出狂蛛属阶段性心脏病患者。

那个数学模型的统计数据来自非常常见的十四coronary造影(ECG)，科学研究人员搜集了1984年至 2021年间在Geisinger接受保健的48万多名患者的220万本造影统计数据。该统计数据用作体能训练广度数学模型(DNN)，以预估在没有阶段性心脏病家族史的患者中，什么样患者会罹患这种病症，从而使其能从监控或化疗中受惠。

那个名叫rECHOmmend人工智慧数学模型能透过超音波IIC（肾脏超音波）预估八种阶段性心脏病中的任何人一类。过去的科学研究说明，人工智慧能够透过超音波IIC进行单个病症筛检。rECHOmmend则在此基础上不断提高超音波IIC作为阶段性心脏病筛检辅助工具的可行性研究，Geisinger高阶统计数据生物学家、该科学研究的主要作者Alvaro Ulloa Cerna表示，这能帮助晚期诊断，并避免病症进一步发展及其Brisach衰微的病症出现。电液推杆

Tempus执行官科学官Joel Dudley说道，阶段性心脏病具有极高的死亡率和发生率。我们的三个项目组正在继续寻找捷伊方法，在心脏病患者抵达无可避免的严重衰微阶段之前应用人工智慧来完成预估。

此项科学研究是Tempus和Geisinger项目组近几年开展的如前所述AI的心脏病学科学研究的最新丰硕成果。此前2020年5月，这三个组织合作科学研究AI是否能使用 ECG 统计数据精确预估发生率，科学研究（Prediction of mortality from 12-lead electrocardiogram voltage data using a deep neural network）刊登于《自然·医学》上。其科学研究说明，人工智慧能直接从造影统计数据预估发生率，甚至其中有大量造影统计数据是被医师解释为正常。

2021年，那个项目组建立了预估新发心律不整(AF)和AF相关心脏病信用风险的AI数学模型，刊登于《Circulation》周刊。AF数学模型被选定用作40岁及以上的患者，这些患者没有事先存在或mammalian的AF或窦炎，但根据常用的医学卒中信用风险评估辅助工具，他们的卒中信用风险较低。电液推杆