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    仅使用前15分钟病人的心电图(ECG)信号,澳门太阳城最新网站系统产生放置患者分为不同风险类别的得分。

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Using machine learning to estimate risk of cardiovascular death

仅使用前15分钟病人的心电图(ECG)信号,澳门太阳城最新网站系统产生放置患者分为不同风险类别的得分。

CSAIL system uses a patient's ECG signal to estimate potential f要么 cardiovascular death.


记者联系

雷切尔·戈登
电子邮件: rachelg@csail.mit.edu
电话:617-258-0675
MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laborat要么y

人类天生规避风险:我们花天计算路线和程序,采取预防措施,避免疾病的危险和绝望。 

尽管如此,我们对我们的控制生物的内部工作措施可以多一点不羁。 

With that in mind, a team from MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laborat要么y (CSAIL)想出了更好的预测健康状况的新系统:可估算机器学习模型,从他们的心脏,心血管死亡的患者的风险的电活动。 

系统,被称为“riskcardio,”专注于谁幸存的急性冠脉综合征(ACS),是指一系列条件,其中有一个减少或阻断血液到心脏的病人。仅使用前15分钟病人的原始心电图(ECG)信号,该工具产生会将患者分为不同的风险类别的得分。 

riskcardio的高危患者 - 患者在最高四分位 - 几乎七倍更有可能比在底部四分位数的低风险组死于心血管死亡。相比之下,由最常见的现有的风险指标确定为高危患者只有三次更有可能比他们的低风险的同行遭受不良事件。 

“我们正在考虑我们如何可以将很长一段时间串联成风险评分,以及我们如何能够帮助医生识别高危患者急性冠脉事件后的临床问题,数据问题,”迪夫亚尚穆根,主要作者说: 。关于riskcardio新的论文“机器学习和医疗保健的交叉充满了这样的组合 - 一个引人注目的计算机科学问题与潜在的现实世界的影响。” 

冒险生意 

以前的机器学习模型,试图通过任何利用的年龄或体重,或使用特定的系统知识和专业技能的外部病人信息,以获得风险手柄 - 更广泛地称为特定领域的知识 - 帮助他们的模型中选择不同特征。 

RiskCardio, however, uses just the patients’ raw ECG signal, with no additional inf要么mation.

说病人检查进医院以下内容的ACS。摄入后,医生会先评估心血管死亡或使用医疗数据和冗长的测试心脏发作的风险,然后选择一个疗程。 

riskcardio旨在提高评估风险的第一步。要做到这一点,系统分离病人的信号转换成连续集合节拍,与相邻搏动之间的可变性告诉下游风险的想法。该系统使用从过去的患者的研究数据来训练。

得到的模型建立和运行,该团队首先分离每个病人的信号到相邻的心脏跳动的集合。他们然后被分配一个标签 - 即患者是否死于心血管死亡 - 给每个组相邻的心跳。研究人员训练模型,将相邻的心跳的患者预后的分类:从病人的心跳谁死都标有“危险”,而病人谁存活心跳被打成“正常”。 

赋予了新的病人,团队通过从每个组相邻的心跳平均患者预测创造了一个风险评分。

患者的第15分钟经历ACS内,有足够的信息来判断他们是否会从心血管死亡在30,60,90,或365天受到影响。 

不过,仅仅从ECG信号来计算风险评分是一项简单的任务。的信号是很长,并作为输入提供给模型的数量增加时,变得更难学习这些输入之间的关系。 

团队通过生产风险评分的一组病人测试的模型。然后,他们测量了更大的可能的患者可以从心血管死亡与一组低危患者的遭遇时,作为一个高风险的患者。他们发现,在大约1250后ACS患者,28将在一年内死于心血管死亡。利用所提出的风险评分,这些28例患者的19被列为高风险。 

在未来,球队希望能够使数据集更具有包容性,以适应不同年龄,种族和性别。他们还计划审查医疗场景中有很多标记不佳或无标签的数据,并评估自己怎么系统进程和处理这些信息来解释比较模糊的情况。 

“机器学习是在识别模式,这是评估病人的风险深深地有关特别好‘’尚穆根说。 “风险评分用于传送病人的状态,这是使高效的保健决策有价值的是有用的。” 

尚穆根提交的文件在机器学习卫生保健会议旁边的博士生戴维斯布莱洛克和澳门太阳城最新网站教授约翰·加塔。


主题: Computer Science and Artificial Intelligence Laborat要么y (CSAIL), Electrical engineering and computer science (EECS), School of Engineering, Artificial intelligence, 工程健康, Computer science and technology, 卫生保健, Health sciences and technology, 医学, National Institutes of Health (NIH), 数据

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