美国研究人员开发出一款多模态人工智能（AI）模型，能显著提高识别心源性猝死高风险人群的准确性，有助于挽救生命，减少不必要的医疗干预。美国约翰斯·霍普金斯大学等机构的研究人员近日在《自然-心血管研究》杂志上发表论文说，他们新开发的AI模型名为“多模态AI室性心律失常风险分层系统（MAARS）”，可通过分析患者的心脏增强磁共振成像（MRI）及各种医疗数据，挖掘出此前未被识别的重要心脏健康信息，从而更准确预测由室性心律失常导致的心源性猝死风险。
（文章来源：财联社）
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美国研究人员开发出一款多模态人工智能（AI）模型，能显著提高识别心源性猝死高风险人群的准确性，有助于挽救生命，减少不必要的医疗干预。美国约翰斯·霍普金斯大学等机构的研究人员近日在《自然-心血管研究》杂志上发表论文说，他们新开发的AI模型名为“多模态AI室性心律失常风险分层系统（MAARS）”，可通过分析患者的心脏增强磁共振成像（MRI）及各种医疗数据，挖掘出此前未被识别的重要心脏健康信息，从而更准确预测由室性心律失常导致的心源性猝死风险。
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