高血压是世界上最常见且危险的健康问题之一。它常被称为"沉默的杀手"，因为许多人在严重损害发生前不会感到任何症状。
据全球估计，高血压每年导致约1000万人死亡。它可能导致心脏病发作、中风、肾衰竭和其他危及生命的疾病。
大多数人认为在医生办公室检查血压就足以确定是否患有高血压。
然而，情况并非总是如此。约10%的高血压患者在就医时实际上显示出正常的读数。这种情况被称为隐匿性高血压。它很危险，因为它可能多年未被发现和治疗。
为了检测隐匿性高血压，医生通常依赖一种称为动态血压监测仪的设备。这种机器在人们日常生活中记录24小时的血压。
尽管这种设备有效，但并不总是实用。该设备佩戴起来可能不舒服、价格昂贵，在低收入地区尤其不普及。因此，许多患有隐匿性高血压的患者从未被诊断出来。
现在，阿肯色大学的研究人员开发了一种可能改变这一现状的新工具。他们发表在《生理学前沿》杂志上的研究，描述了一种利用常规健康数据检测隐匿性高血压的人工智能系统。
研究人员使用来自非洲PREDICT研究的数据来训练他们的系统。该项目收集了南非约1200名年轻成年人的详细健康信息。
参与者年龄在20多岁到30多岁，来自不同背景。重要的是，他们都佩戴了动态监测仪，因此研究人员确切知道谁有隐匿性高血压，谁没有。
AI系统研究了这些信息并寻找模式。它将患有隐匿性高血压的人与血压正常的人进行比较，并识别出每组内的相似之处。通过这种方式，它学会了如何根据年龄、性别、身体测量值和血液中发现的物质等因素来预测这种状况。
测试时，该系统能够正确识别约83%的隐匿性高血压病例。它的假阳性率也较低，意味着它不太可能错误地标记某人患有这种疾病。
这种方法类似于医生如何使用胆固醇水平来估计心脏病风险。然而，与仅使用少数测量值不同，此模型同时查看许多不同的信息片段。这使其能够找到人类可能忽略的联系。
该工具最终可能会被添加到医疗记录系统中。医生将不需要特殊设备。相反，系统将分析现有患者数据并标记出有风险的人。随着时间推移，添加更多数据后，该系统可能会变得更加准确。
然而，这项研究存在一些局限性。数据主要来自一个国家的年轻成年人，这意味着结果可能不适用于老年人或其他人群。需要更多研究来确认这些发现并改进模型。
总体而言，研究表明人工智能可能在改善医疗保健方面发挥重要作用。它可能帮助医生更早发现隐藏的疾病并及早提供治疗。这可能会拯救生命并减轻全球疾病负担。
资料来源：阿肯色大学。
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