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2023-11-10 1681
由美国卡内基梅隆大学的研究人员领导的研究小组发现,人工智能在诊断心脏病方面比专家更准确。这项研究在Nature Medicine杂志上发表,标志着人工智能在医疗领域的又一里程碑。
研究小组采用了两种不同的机器学习模型来对心脏核磁共振成像进行分析。其一是该研究小组使用的机器学习模型,其二是由五名专家医师进行的诊断。研究发现,机器学习模型可以对心脏病的诊断准确率达到了83.7%,而专家医师的准确率仅为73.2%。
这项研究表明,人工智能可以成为一种有用的工具,帮助医生更准确地诊断心脏病。这对于提高患者的治疗效果至关重要。
心脏病是全球领先的死亡原因,每年有数百万人死于心血管疾病。因此,诊断心脏病是医学研究的重要领域之一,并且一直在寻求更有效的诊断工具。
由于心脏核磁共振成像技术的发展,医生们现在可以使用更多的成像来帮助他们进行诊断。然而,这些成像需要被分析和解释,这通常需要由专家医师进行。
在这项新的研究中,研究人员使用了机器学习模型来自动分析心脏核磁共振成像。研究表明,这些模型的诊断准确率比专家医师高出许多。
尽管这些机器学习模型主要是基于已知的网络架构和医学知识,但这些结果表明,这些模型的表现超过了人类专家的诊断。
总之,这项研究为医生提供了一种更准确地诊断心脏病的工具,并且可能在未来使用更广泛的医学研究中得到应用。
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