Pangásos szívelégtelenség egészségügyi intézete

Dr Trummer Zsófia - Istenhegyi Magánklinika

vérnyomáscsökkentő zöldségek gyümölcsök a magas vérnyomás elsődleges másodlagos megelőzése

On Megosztás Szívelégtelenség és mesterséges intelligencia: a Sinai-hegy kutatói által létrehozott speciális mesterséges intelligencia AI alapú számítógépes algoritmus képes volt megtanulni az elektrokardiogramok más néven EKG vagy EKG finom változásainak azonosítását annak előrejelzésére, hogy a beteg szívelégtelenségben szenved-e.

Reméljük, hogy ez az algoritmus lehetővé teszi a szívelégtelenség gyorsabb diagnosztizálását.

mit igyon mérsékelt magas vérnyomás esetén harangjáték a magas vérnyomásért

Girish N. Körülbelül 6. Bár az echokardiogramok hasznosak, munkaigényes eljárások lehetnek, amelyeket csak bizonyos kórházakban kínálnak.

Egészségklub - Szívelégtelenség- okok, tünetek; megelőzési lehetőségek

A mesterséges intelligencia közelmúltbeli áttörései azonban azt sugallják, hogy az elektrokardiogramok - egy széles körben használt elektromos rögzítő eszköz - gyors és könnyen elérhető alternatíva lehet ezekben az esetekben.

Ebben a tanulmányban a kutatók egy olyan algoritmus kifejlesztését írták pangásos szívelégtelenség egészségügyi intézete, amely nemcsak a bal, hanem a jobb kamra erejét is felmérte, amely a szervezetből áramló dezoxigenált vért vesz fel, és a tüdőbe pumpálja.

A vezetékeket a páciens mellkasának különböző részeire ragasztják, és perceken belül egy speciálisan kialakított, hordozható gép kinyomtatja a szív elektromos aktivitását reprezentáló vonalak vagy hullámformák sorozatát. Ezek a gépek megtalálhatók a legtöbb kórházban és mentőautók az Egyesült Államokban, és működéséhez minimális képzettség szükséges.

Visszahívás kérése Az erős és rendszeres horkolással járó éjszakai légzéskimaradások alvási apnoé idővel komoly egészségügyi problémákhoz — például szívkoszorúér-betegség, szívinfarktus, pangásos szívelégtelenség — vezethetnek.

Ehhez a tanulmányhoz a kutatók beprogramoztak egy számítógépet a betegek elektrokardiogramjának és az ugyanazon betegekről készült megfelelő echokardiogramok eredményeit összefoglaló írásos jelentésekből kinyert adatok olvasására.

Ebben a helyzetben az írott jelentések szabványos adathalmazként működtek a számítógép számára, hogy összehasonlítsák az elektrokardiogram adatokkal, és megtanulják, hogyan lehet észrevenni a gyengébb szíveket. Látogasson el a ZOLL BOOTH -ra a vészhelyzeti expón Szívelégtelenség: a természetes nyelvet feldolgozó programok segítették a számítógépet az adatok kiolvasásában az írott jelentésekből Eközben speciális neurális hálózatokat építettek be a képek mintáinak felfedezésére, hogy gyermek és szív egészsége az algoritmusnak megtanulni pangásos szívelégtelenség egészségügyi intézete a szivattyúzás erősségeit.

Négy kórház adatait használták a számítógép betanítására, míg az ötödikből származó adatokat annak tesztelésére, hogy az algoritmus hogyan fog működni más kísérleti környezetben.

A kezdeti eredmények azt sugallták, hogy az algoritmus hatékonyan megjósolta, hogy melyik betegnek lesz egészséges vagy nagyon gyenge bal kamra.

DHPC levelek- 2017.

Itt az erősséget a bal kamra ejekciós frakciója határozta meg, amely becslést ad arról, hogy mennyi folyadékot pumpál ki a kamra minden ütésnél, amint azt az echokardiogramok is megfigyelték. Az egészséges szívek kilökődési hányada 50 százalék vagy nagyobb, míg a gyenge szíveké 40 százalék vagy az alatti. Az algoritmus 94 százalékos pontossággal tudta megjósolni, hogy melyik páciens pangásos szívelégtelenség egészségügyi intézete ejekciós frakcióval rendelkezik, és 87 százalékos pontossággal előre jelezte azokat, akiknek 40 százalék alatti ejekciós frakciója volt.

Létrehozva:

Kardioprotekció és szív -újraélesztés? További eredmények azt sugallták, hogy az algoritmus megtanulta észlelni a jobb szelep gyengeségeit az elektrokardiogramokból. Ebben az esetben a gyengeséget az echokardiogram jelentésekből kivont leíróbb kifejezések határozták meg.

A krónikus szívelégtelenség korszerű kezelése

Itt az algoritmus 84 százalékos pontossággal tudta megjósolni, hogy melyik betegnek vannak gyenge jobb szelepei. Végül egy további elemzés azt sugallta, hogy az algoritmus hatékony lehet a szívgyengeség kimutatásában minden betegnél, fajtól és nemtől függetlenül.

magas vérnyomás alsó felső a magas vérnyomás egészségre gyakorolt ​​hatása

Cikk Vaid, A. Olvassa el még:.

Lehet, hogy érdekel