在美國，每天有2000多名患者心臟病發作，其中超過400人未能及時接受治療。當有物體阻塞了向心髒供血的動脈時，就會導致心臟病發作。如果沒有血液，心臟會因沒有必需的養分而無法正常運作，開始出現衰竭現象。病人等待治療的時間越長，就越可能對心臟造成不可挽回的損傷。因此，對心臟病進行及時檢測和治療，成為了挽救患者生命的關鍵。
▲擁有健康的心臟，才能擁有更好的生活（圖片來源：Pixabay）
雖然研究人員在心臟病發作檢測方面已經取得了一些進展，但其檢測的基本方法與一個世紀前並沒有任何差別。目前，醫生普遍使用於20世紀初研發的心電圖（ECG）來監測心臟的電活動。根據心臟病發作的位置和嚴重程度，ECG的某些區域可能會出現變化。然而，這些變化很小且不穩定，並且只包括心臟所有電信號的一小部分。隨著科學技術的發展，研究人員已經將不同的信號處理方式和其他複雜的數學操作應用於心電圖中，但這些處理方式仍然無法表現出每個人心臟的差異。
就像所有人的指紋都各不相同一樣，每個人的心臟形狀和搏動力度也略有不同，這導致自己的心電圖信號也不同於其他人。更何況，安放在身體表面檢測設備和心臟之間的空間可能因患者的體重、性別和身體類型而大不相同。所有的這些變化導致自動化系統很難對在某一時刻的心臟狀況進行預測。為了解決這一難題，我們需要研發一個新系統，可以根據每個人獨特的心臟形狀和信號進行調整，從而檢測是否有心臟病發作。
▲心電圖是醫生用來檢測心臟情況的最普遍方式（圖片來源：Pixabay）
為了改進心電圖測量技術，研究團隊利用計算機科學的最新成果機器學習技術來“教”計算機讀取心電信號。結合機器學習技術之後，心電圖可以告訴我們比以前更多的有關心臟的信息。
利用機器學習幫助醫生進行心臟病檢測，可以推動心臟病學領域的發展。心臟病是人們生活中遇到的最惡劣的疾病之一，醫生會使用人工智能和機器學習等更先進的技術來檢測和幫助治療這一疾病。對於那些因遺傳或環境因素而有患有心臟病發作風險的患者，也可以使用這種技術進行檢測。這項研究提供了一種瞭解和檢測心臟病發作的新方法，甚至可能降低心臟病發作的死亡率。
本文轉自：藥明康德Ai，版權歸原作者所有
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