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科學(xué)家利用人工智能方法區(qū)分心衰患者預(yù)后反應(yīng)

    盡管治療方法有所進(jìn)步,但心力衰竭和低左室射血分?jǐn)?shù)(LVEF)患者的死亡率仍然很高。近日,英國(guó)研究團(tuán)隊(duì)提出一種新的人工智能方法,可以更好地評(píng)估多重和更高維度的共病相互作用,并重新定義了心房顫動(dòng)所致心衰患者β-受體阻滯劑療效不同亞組,該研究發(fā)表在《Lancet》上,題為:Redefining β-blocker response in heart failure patients with sinus rhythm and atrial fibrillation: a machine learning cluster analysis。

    研究團(tuán)隊(duì)利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變分自動(dòng)編碼器和分層聚類匯總了9項(xiàng)β受體阻滯劑的雙盲、隨機(jī)、安慰劑對(duì)照試驗(yàn)的個(gè)體患者數(shù)據(jù),共計(jì)納入15659例心力衰竭和左室射血分?jǐn)?shù)低于50%的患者,并分為竇性心律心衰組/心房顫動(dòng)心衰組。在竇性心律心衰患者中,β受體阻滯劑帶來(lái)的死亡率獲益在大多數(shù)亞組患者中是相似的(優(yōu)勢(shì)比[OR]在0.54到0.74之間),但在老年且癥狀較輕的竇性心律心衰患者中的一個(gè)亞組中,β受體阻滯劑無(wú)顯著療效(OR為0.86,95%可信區(qū)間為0.67至1.10;p=0.22)。β受體阻滯劑的總體中性效應(yīng)在心房顫動(dòng)心衰患者五個(gè)亞組中的四組是相似的(OR為0.92, 95%可信區(qū)間為0.77至1.10,p=0.37)。在死亡率較低但LVEF與平均值相似的年輕心房顫動(dòng)心衰患者中,使用β受體阻滯劑后死亡率顯著降低(OR為0.57,95%可信區(qū)間為0.35至0.93,p=0.023)。

    研究認(rèn)為,基于人工智能的聚類方法能夠區(qū)分心力衰竭和低LVEF患者的預(yù)后反應(yīng)和β受體阻滯劑效果。

注:此研究成果摘自《Lancet》期刊,文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)和立場(chǎng),僅供參考。
論文鏈接:
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(21)01638-X/fulltext#%20 

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2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)及發(fā)展趨向研判報(bào)告
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《2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)及發(fā)展趨向研判報(bào)告》共十五章,包含中國(guó)人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)上市企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析,2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資潛力分析,對(duì)2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)等內(nèi)容。

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