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来自Cedars-Sinai的Smidt心脏研究所的科研人员开发了一种人工智能（AI）工具，该工具能够识别和区分两种潜在致命的心脏病——肥厚型心肌病和心脏淀粉样变性。他们的研究论文发表在《JAMA Cardiology》上，论文题目为“High-Throughput Precision Phenotyping of Left Ventricular Hypertrophy With Cardiovascular Deep Learning”。
研究人员表示，早期发现并描述左心室（LV）壁增厚对于患者护理至关重要，但由于对肥厚的认识不足、测量误差和变异性，以及难以区分导致壁厚增加的原因，如肥厚、心肌病和心脏淀粉样变性，这一目标一直难以实现。
Smidt心脏研究所心脏病专家、该研究的资深作者David Ouyang博士指出，即使是经验丰富的临床专家也难以准确识别这两种心脏病，导致患者可能需要数年到数十年才能得到正确诊断。他们的人工智能算法能够精确定位肉眼难以察觉的疾病模式，并利用这些模式进行准确诊断。
该算法被应用于Cedars-Sinai和斯坦福医疗中心超声心动图实验室的34000多个心脏超声视频中。在临床图像应用中，算法识别出与心壁厚度和心腔大小相关的特定特征，从而有效识别疑似患有潜在未被识别的心脏病的患者。
Ouyang博士表示，该算法比临床专家的眼睛更准确地识别出高危患者，因为它在超声视频中捕捉到了细微的线索，这些线索可以区分心脏疾病，这些疾病在最初的检查中可能看起来非常类似。
研究人员计划对被人工智能算法标记为疑似心脏淀粉样变性的患者进行临床试验，试验将由Smidt心脏研究所心脏淀粉样变性项目的专家负责。针对疑似肥厚型心肌病患者的临床试验已在Cedars-Sinai开始。Smidt心脏研究所心脏病学系健康老龄化研究所所长、该研究的联合高级作者Susan Cheng表示，人工智能在心脏病学中的应用发展迅速，对患者的健康产生巨大影响。
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回答时间：2025-01-27 05:06
