10年内猝死风险有多大？首个神经网络插值告诉你

当前，心源性心肌梗塞（SCD）仍然是全世界临遇害的主要有可能，在欧洲和亚洲地区的普通人群中都，每 100,000 位与的发病率为 50-100 人，占所有临遇害总数的 15-20% 。而冠状动脉性疾病高血压引发心力衰竭性心源性心肌梗塞（SCDA）的不确定性最高。

因此，迫切需开发个人化、准确和具有成本效益的心力衰竭不确定性评估应用软件，以过重这一前所未有的公共卫生和开销。

昨日，约翰霍普金斯国立大学深入研究人员领导的建筑设计团队，开发了一种基于人工智能的新方法，可以比医生更准确地假设高血压是否以及何时有可能临死于脑部骤停。该技术以高血压脑部影像学资讯以及其它取材为基础，将彻底改变治疗权衡并提高突发性和致命性心力衰竭的%-。

相关深入研究发表在昨日的《自然心肌梗临死深入研究》上。

论文通讯著者、生物技术工程教授 Natalia Trayanova 表示， “由心力衰竭引起的心源性心肌梗塞，占全世界所有临遇害总数的 20%，但我们对它引发的有可能或如何推断谁处于危险性中都十分相似。有些高血压心源性心肌梗塞的不确定性有可能很低，有可能不需使用自动灌注除颤器（AED），而有些高不确定性高血压如果没有及时得到他们需的化疗，有可能会在他们生命的黄金时期临遇害。我们的解法可以继续做的是，确定谁有脑部临遇害的不确定性，以及何时引发，进而让医生准确地最终需继续做什么。”

据探究，这也是第一个使用人工神经网络为每位脑出血高血压建立个人化穴居评估的建筑设计团队。这些不确定性测定提供了 10 年内心源性心肌梗塞的高准确度，以及最有有可能引发的时长。

深入研究人员为这种基于高度自学技术的应用软件起了个起名，叫继续做心力衰竭不确定性穴居深入研究（Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk，SSCAR）。

绘出 | SSCAR 示意绘出（有可能：Nature）

在当前的治疗脑部绘出像数据分析中都，医生仅提取简单的疤痕形态，如体积和质量，未能充分利用相关绘出像中都的这两项数据。“

这些绘出像带有医生无法访问的这两项个人信息，”第一著者、前约翰霍普金斯国立大学科研人员 Dan Popescu 说， “这种瘢痕可以以并不相同的形式分布，它说明了高血压的穴居期望。只不过其中都的个人信息被隐藏了。”

为此，深入研究建筑设计团队首先使用对比度增强的脑部PET绘出像，来可视化约翰霍普金斯医院 156 名脑部静电心肌病想像高血压的瘢痕分布，以体能训练一种解法来监测肉眼不可见的模式和关系。

绘出 | SSCAR 在白色圈出的脑部中都监测到高不确定性（有可能：约翰霍普金斯国立大学）

深入研究小组还使用十年的标准治疗高血压数据体能训练了第二个人工神经网络，高血压数据包括年龄、体重、种族和药品使用等 22 个因素。

然后使用高度人工神经网络直接从 CMR 绘出像和治疗因素中都自学这些变量，从而对穴居数据进行最佳动态，产生整体个人化的穴居概率假设，并得到高血压的抗原穴居曲面。

之后，深入研究人员在来自美国 60 个医疗中都心的独立高血压队列的检测中都得到验证，这些高血压具有并不相同的脑出血史和并不相同的扫描数据，数据分析表明，解法的假设比医生准确得多，而且在数据分析表明该的系统可以被飞速发展在任何地方。

比如说的是，SSCAR 中都使用的定制人工神经网络的整体建筑设计中都，实施了多个步骤来确保结果形态的连续性和可解释性。人工智能解法的可解释性对其飞速发展至关重要，围绕它的担忧在医疗保健领域尤为普遍。

心肌梗临死治疗和化疗创新联盟联合主任 Trayanova 说：“这有有可能显著影响有关心力衰竭不确定性的治疗权衡，并且代表者着将高血压轨迹假设带入人工智能时代的重要一步。它体现了将人工智能、建筑学和医学融合为医疗保健下一代的趋势。”

该建筑设计团队当前正在共同努力构建解法来监测其他类型的脑出血。根据 Trayanova 的说法，还可以为依赖视觉治疗的其他医学领域开发高度自学定义。

参考资讯：

本文来自微信公众号 “学术头条”（ID：SciTouTiao），著者：学术头条，36氪经授权发布新闻。

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