重大心脏阻塞发生后，时间就是生命。患者日后更可能出现心脏问题。医生通常使用统计数据来预测未来风险，但一项新研究表明人工智能可能做得更好。
芝加哥大学医学院的放射科医生保罗·张博士（Dr. Paul Chang）在仔细查看医学图像时说道：“这几乎就像一个侦探故事。”
“目前医学面临的最大挑战之一是我们被过多的数据淹没，却未能充分利用这些数据，”他指出。
心脏磁共振成像提供了部分关键数据。“人类可以观察到这些影像特征，但其中还包含100多个参数是我们无法手动处理的，”张博士解释道。
人工智能技术应运而生。中国研究人员追踪了1000多名因心脏阻塞接受治疗的患者长达八年。与传统预测模型相比，该机器学习模型能更准确地预判患者未来发生心脏病、中风、心律失常或死亡的几率。AI甚至能将患者自动分组为低、中、高风险等级。
“尽管我是这项技术的支持者，但现在还处于早期阶段，”张博士强调。
他同时表示，虽然研究展示了人工智能的潜力，但任何临床工具都必须适用于真实医疗环境，并对患者预后产生实质性积极影响。
“这篇论文确实表明，我们或许能识别出更高风险的患者群体，但针对这些患者，我们的治疗方案会与其他患者有所不同吗？”他质疑道，“归根结底，技术再炫酷有趣，最终都必须回答一个问题：它是否真正帮助了我们的患者？”
这项发表在《放射学》（Radiology）杂志上的研究下一步计划，在不同国家及更多样化的患者群体中测试该AI模型的普适性。
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