诺默尔市——伊利诺伊州立大学和门诺派护理学院的教授们正通过联邦资助的合作项目，尝试利用人工智能帮助识别心房颤动的早期迹象，这种疾病会大大增加中风的可能性。
该项目由美国国家卫生研究院的人工智能准备AIM-AHEAD项目资助，该项目致力于推动人工智能和机器学习领域的人才培养，重点改善健康结果。
伊利诺伊州立大学信息技术学院助理教授纳里曼·阿马尔表示，大学正在利用该资助项目建立"健康研究人工智能实验室"，并培训学生和员工掌握执行此项工作所需的机器学习技能。
她补充道，该实验室将成为计算机科学学生和护理学生之间的合作空间。
2025年10月1日，卡尔·布罗门医学中心门诺派护理学院捐赠教授玛丽莲·普拉桑在伊利诺伊州立大学门诺派护理学院解释了ISU的新项目，该项目旨在利用人工智能帮助识别心房颤动的早期迹象。
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阿马尔说："目前团队中，我们有一名护理学研究生和一名计算机科学本科生，计算机科学学生提供机器学习和人工智能专业知识，而护理学生提供临床专业知识。因此，两个学科的学生共同参与这项工作至关重要。"
心房颤动是心脏上腔（接收身体其他部位血液的部分）的一种不规则且快速的心律。
卡尔·布罗门医学中心门诺派护理学院的教授玛丽莲·普拉桑表示，心房颤动的症状可能包括心悸、呼吸急促、虚弱、头晕和胸部不适。
普拉桑说："大约三分之一的患者没有意识到自己患有心房颤动，因为他们是无症状的。但这就是我们面临的挑战，因此能够预测（高风险患者）将对整体医疗保健带来巨大益处。"
一些研究表明，心房颤动可使中风风险增加五倍，并可能导致严重的健康恶化甚至死亡。
2025年10月1日，纳里曼·阿马尔（右）在门诺派护理学院谈论ISU的一个新项目，该项目让计算机科学和护理专业的学生合作，旨在利用人工智能检测心房颤动的早期迹象。阿马尔是伊利诺伊州立大学的计算机科学助理教授。
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高龄、心理压力、肥胖和糖尿病可能会增加个人患此疾病的风险。然而，普拉桑表示，人工智能研究也在关注社会决定因素，即影响个人健康的非医疗因素，作为一种早期检测方式。
通过使用电子医疗记录和心电图结果，该项目将尝试开发一种数据驱动的框架，能够快速准确地检测高风险患者的心房颤动。
计算机科学专业大三学生帕特里克·马雷拉表示，他很感激能参与这个项目，这不仅让他有机会成为比自己更伟大事物的一部分，还因为他有一位家庭成员最近被诊断出患有心房颤动。
马雷拉说："这个项目不仅在编程和计算机科学层面对我意义重大，在个人层面上也对我意义重大。"
2025年10月1日，卡尔·布罗门医学中心门诺派护理学院捐赠教授玛丽莲·普拉桑谈论门诺派护理学院的一个新项目。
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该计划的目标是为未来解决伊利诺伊州乃至更广泛地区紧迫健康挑战的努力奠定基础。
阿马尔表示，大学将在3月份知道AIM-AHEAD项目资金是否会继续支持这一计划。
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