AliveCor利用人工智能识别隐形心脏病患者
人工智能在医疗保健中发挥着越来越大的作用，从发现糖尿病和检查医学扫描到完全取代医生。现在，它能够识别传统诊断工具无法做到的危及生命的情况。 kardiaband背后的公司alivecor利用机器学习识别长qt综合征（lqts）患者，这种情况经常不被发现。
qt间隔是q波开始和心脏电循环中t波结束之间的时间的量度 - 基本上是心脏在心跳之间重新充电所需的时间长度。 lqts意味着心脏需要比正常时间更长的时间来补充能量，并可能导致停电，癫痫发作，心悸甚至死亡。这是一种相对罕见的疾病，影响每2000人中有一人，通常是遗传性的或由具有qt延长潜力的药物如抗生素和抗抑郁药引发。但诊断非常困难。多达50％的遗传学证实的lqts患者的心电图（ecg）显示正常的qt间期。
然而，alivecor现在提出的研究表明，深度神经网络ai可以成功识别lqts患者，而不管他们的正常ecg读数。数据显示81％的特异性，73％的灵敏度和79％的总体准确性。 alivecor的kardiamobile和kardiaband也可用于检测隐藏状况。
该研究的资深作者michael j ackerman表示，该技术能够识别两例患者之间存在相同qt间期的lqts病例，这令人惊叹。 alivecor首席执行官vic gundotra指出：“没有更好的例子说明我们的ai对医学科学的重要性，而不是用它来检测那些看不见的东西。”
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