(相关资料图)
根据罗格斯大学的一项新研究，研究人员可以通过使用人工智能 (AI) 检查患者 DNA 中的基因来预测患者的心血管疾病，例如动脉颤动和心力衰竭。
“随着我们模型的成功执行，我们预测了高度重要的心血管疾病基因与种族、性别和年龄等人口统计变量的关联，”罗格斯健康、医疗保健政策和健康研究所的核心教员 Zeeshan Ahmed 说。 Aging Research (IFH) 和该研究的主要作者，发表在Genomics 上。
据世界卫生组织称，心血管疾病是全球死亡的主要原因，但据估计，超过 75% 的过早心血管疾病是可以预防的。心房颤动和心力衰竭导致约 45% 的心血管疾病死亡。
尽管心血管疾病的诊断、预防和治疗取得了重大进展，但据报道，约有一半的受影响患者在接受诊断后的五年内因各种原因死亡。包括遗传和环境因素。研究人员表示，人工智能和机器学习的使用可以加快我们识别对心血管疾病有重要影响的基因的能力，从而改善诊断和治疗。
IFH 的研究人员分析了健康患者和诊断出患有心血管疾病的患者，并使用人工智能和机器学习模型来研究已知与心血管疾病最常见表现相关的基因，包括心房颤动和心力衰竭。
他们确定了一组与心血管疾病显着相关的基因。研究人员还发现，基于心血管疾病的种族、性别和年龄因素存在显着差异。虽然年龄和性别因素与心力衰竭相关，但年龄和种族因素与房颤相关。例如，在接受检查的患者中，年龄越大的患者患心血管疾病的可能性就越大。
罗格斯大学罗伯特伍德约翰逊医学院医学系助理教授艾哈迈德说：“及时了解和精确治疗心血管疾病，最终将通过降低死亡的高风险和提高生活质量，造福数百万人。”
