如何更有效地預測心臟病風險？
根據Circulation發表的一項研究，與傳統措施相比，組合五項獨立醫學測試的新策略為成年人提供了更好的心血管疾病風險評估。 這種方法可以幫助臨床醫生更好地確定沒有傳統心臟病危險因素但仍然可以從預防努力和治療中獲益的患者。 心臟病學教授，人口健康科學中心主任Harry W. Dingman博士是本文的合作者。 目前的心臟病危險因素，包括血壓，膽固醇和吸煙史，在預測風險的準確性方面受到限制。此外，他們通常只考慮與動脈粥樣硬化 -心臟病發作和中風有關的心血管疾病事件的風險，而不考慮其他心臟問題的風險，如房顫和心力衰竭。 “我們知道傳統的危險因素是有幫助的，但是那些發生心臟病發作的人和沒有心臟病的人的危險因素仍然存在很大的重疊，所以我們一直在尋找一種方法進一步分組，“格陵蘭說。 在目前的研究中，調查人員確定，鑒定出有心臟病發作和卒中危險的人群，五種血液和成像基礎生物標志物的組合更準確，并允許將風險評估擴大到......閱讀全文
通過握力可以預測心臟病
? 這里有一個出奇簡單而且低技術含量的方法，它可以預測心臟的發作或者中風的發生：測量你們的握力。來自17個不同國家涉及近14萬 ? ? 人的大量研究發現，握力與死亡之間有一種清晰且確定的聯系，尤其是對于心臟病和中風來說。這比血壓測量能更好地預測，而且是一種更加便宜、快捷的方式，方 ? ? 便醫生篩選
七大檢查預測心臟病
心臟病是心臟疾病的總稱，包括風濕性心臟病、先天性心臟病、高血壓性心臟病、冠心病、心肌炎等各種心血管病,統稱心臟病。近年來我國心臟病患病率呈逐年上升趨勢，是一種嚴重危害身體健康的慢性疾病。據不完全統計我國心血管病患者約有2.9億人次，統計還指出，每年約有350萬人死于心血管病，心血管病已經成為死亡率較
人工智能可預測心臟病人死亡時間
據英國廣播公司17日報道，英國科學家在《影像診斷學》雜志上發表文章說，人工智能可以預測心臟病人何時死亡。 英國醫學研究委員會倫敦醫學研究所的這個研究小組說，人工智能軟件能夠通過分析血檢以及心臟掃描結果發現心臟即將衰竭的跡象。 這個研究小組表示，這項技術能讓醫生發現需要更多干預治療的患者，從而
如何更有效地預測心臟病風險？
根據Circulation發表的一項研究，與傳統措施相比，組合五項獨立醫學測試的新策略為成年人提供了更好的心血管疾病風險評估。 這種方法可以幫助臨床醫生更好地確定沒有傳統心臟病危險因素但仍然可以從預防努力和治療中獲益的患者。 心臟病學教授，人口健康科學中心主任Harry W. Dingman
AI用單次X光預測心臟病風險
美國研究人員開發了一種深度學習模型，該模型使用單次胸部X光片就能預測心臟病發作或中風在10年內死亡的風險。在29日召開的北美放射學會（RSNA）年會上公布了相關研究成果。 深度學習是一種高級類型的人工智能，可訓練它來搜索X射線圖像，以找到與疾病相關的模式。研究論文主要作者、馬薩諸塞州心血管影像研
新型血液測試可預測心臟病發作風險
斯克利普斯轉化科學研究所的研究人員在科學轉化醫學雜志發表了可以預知患者是否會發生心臟病發作的一種血液檢測。這種檢測方法可以使醫生及病人提前2周預知可能發生的急性心肌梗塞（心臟病發作）。團隊的領導，心臟病學家Eric Topol說如果進一步的研究證實該檢測方法可靠的話，這將為醫生們提供更有效的方法去
聚焦?：?預測心臟病風險，新型可靠標志物問世
長期以來，醫生一直是通過檢測C反應蛋白（CRP）（一種炎性生物標志物）來預測心臟病發作或其他重大心臟疾病的風險。最近一項新的研究表明，CRP可能不是唯一的指標。 美國鹽湖城Intermountain醫療中心心臟研究所（Intermountain Medical Center Heart Ins
超敏肌鈣蛋白T用于預測心臟病突發風險
高度靈敏的心臟肌鈣蛋白T (hs-cTnT)是一種用于診斷心臟病突發的相對較新的生物標記物，在血液中檢測到它的時間可比測量肌鈣蛋白的原有方法早幾個小時。研究顯示，因胸痛前來急診室的病人如果血液生物標記物hs-cTnT的水平檢測不到，且心電圖沒有顯示血流受限的跡象，那么30天內心臟病突發的風險微乎其微
自學成才讓人工智能預測心臟病發作
醫生有很多工具用來預測一名患者的健康情況。但他們也許會告訴你，這些工具無法與人體的復雜性完全匹配。特別是心臟病便很難進行預測。如今，科學家報告說，他們研發了一種人工智能系統，這種能夠自學的計算機可以比標準的醫學指南做得更好，從而顯著提高預測的準確率。一旦投入應用，新的方法每年將能夠拯救數千甚至
預防心臟病突發有新招，菌群或能預測“心動”的信號
根據2019歐洲心臟病學會(ESC)大會與世界心臟病學大會一項最新的突破性研究表明，體內的微生物可能會導致冠狀動脈斑塊的不穩定以及隨后的心臟病發作。 在該研究中，研究人員納入30例急性冠狀動脈綜合征患者和10例穩定型心絞痛患者作為研究對象。研究人員分別從其糞便樣本中分離出腸道細菌，從其血管成形
人工智能再次戰勝人類！這次是在心臟病預測上
上周五，《科學》雜志報道了英國諾丁漢大學流行病學家Stephen Weng博士團隊發表在《PLOS ONE》上的重要研究成果，Weng博士團隊將機器學習算法應用于電子病歷的常規數據分析，發現與當前的心臟病預測方法相比，深度學習算法不僅可以更準確地預測心臟病發病風險，還可以降低假陽性患者數量(1)
“好膽固醇”真好！可用于預測心臟病與中風風險
數十年來，高密度脂蛋白（HDL）膽固醇被稱為“好膽固醇”，因為它可以將脂肪和其他膽固醇分子從動脈壁中移出。研究表明，高密度脂蛋白膽固醇水平較高的人心血管疾病的發生率較低。 現在，UT西南大學的科學家已經分析了超過15,000人的數據，以更好地了解不同人群中HDL膽固醇，心臟病發作和中風之間的關
利用真實世界研究數據開展妊娠合并心臟病患者精準預測
ACOG 2019年的數據顯示，妊娠期心臟疾病發病率為1%～4%，病死率約為5%，是導致孕產婦死亡的重要死因［1］。隨著中國“二孩”政策全面放開，高齡、妊娠合并心臟病患者發生率有所上升，如何改善產科質量、進一步降低妊娠合并心臟病患者的病死率，是值得研究的臨床新課題。降低妊娠合并心臟病患者病死率，
新式掃描可讓人提前5年預測心臟病發作風險
據美國“僑報紐約網”報道，一項新的研究表明，通過對患者的心臟進行一項“改變游戲規則”的掃描，可以提前五年預測心臟病發作風險。 據報道，這項“改變游戲規則”的掃描在常規的診斷基礎上加入血管CT掃描，來檢測錯過的警告標志，能幫助醫者和病患及時采取相應的措施預防心臟病的發生。 為了證明這項掃描能更
人工智能預測心臟病發作，準確率比醫生還高！
目前，全球每年近2000萬人死于心血管疾病及相關疾病，包括心臟病發作、中風、腦動脈梗塞和其他循環系統功能障礙。為了預測這些疾病，許多醫生使用美國心臟病學會（ACC）和美國心臟學會（AHA）提供的指南，包括評估年齡、膽固醇水平、血壓等8個風險因素。但這些指標過于簡單，無法解釋患者服用多種藥物、其他疾病
研究發現遺傳檢測并不能準確預測心臟病發生風險
根據《Journal of the American Medical Association》上發表的一項，由范德比爾特大學主導的研究，多基因風險評分（一種醫生曾希望能夠預測患者冠心病（CHD）發生風險的基因評估手段）并不能夠達到預期的效果。 在這項研究中，文章資深作者德克薩斯大學西南醫學中心
European－Heart－Journal－新生物標志物可預測心臟病的發病風險
最近一項由謝菲爾德大學的研究者們做出的研究表明一項新型的血液檢測手段能夠揭示特定人群更容易誘發心臟病的原因。 這項研究或許能夠幫助科學家們找到降低心臟病發生發現的新的靶點，從而提高治療的效果。 在這項研究中，來自謝菲爾德大學感染病學，免疫與心血管疾病學系的教授Rob Storey等人分析了4
Science：自學習式人工智能可協助預測心臟病發作
即使醫生有很多工具可以預測患者的健康，但是他們仍會告訴你這些工具遠遠不能應對人體的復雜性。而心臟病發作就特別難以預測。現在，科學家已經表明，自我學習式計算機可比標準醫療指導方針實現更好的性能，顯著提高預測率。如果推廣開來，這項新方法每年可挽救數千甚至數百萬的生命。 加州斯坦福大學血管外科醫生
6種簡單的臨床指標可預測先天性心臟病患者患IE風險
荷蘭烏德勒支大學醫學中心的Carianne L. Verheugt等人進行的一項研究發現，在年輕的先天性心臟病患者中，使用6種簡單的臨床指標可準確預測患者發生感染性心內膜炎（IE）的風險相對較低還是較高。經其它隊列證實后，使用預測模型可實現個體化的醫學監護和教育輔導，從而能在成人先天性心臟病患
機器學習可用于預測老年癡呆癥和心臟病發作風險
近日，佛羅里達大西洋大學（FAU）和耶魯大學醫學院發表的兩項獨立研究表明：機器學習算法在改善慢性病風險評估和護理方面發揮關鍵作用，尤其對阿爾茨海默病患者和心臟病患者，機器學習可準確地預測發病風險。 FAU牽頭的研發團隊，利用患者對藥物、睡眠質量和記憶力等健康問題的回復，結合人口統計學信息，開發
收縮壓和舒張壓分別預測了心臟病發作或中風的風險
一項研究發表在《新英格蘭醫學雜志》上的研究結果與之前幾十年的研究結果相反：血壓讀數中的"上"收縮壓和"下"舒張壓分別預測了心臟病發作或中風的風險。此前的研究表明，高收縮壓比舒張壓更有可能導致不良結果。 "這項研究為一個基本問題提供了大量的數據，并且給出了如此清晰的答案，"首席作者Alexand
機器學習可用于預測老年癡呆癥和心臟病發作風險
近日，佛羅里達大西洋大學（FAU）和耶魯大學醫學院發表的兩項獨立研究表明：機器學習算法在改善慢性病風險評估和護理方面發揮關鍵作用，尤其對阿爾茨海默病患者和心臟病患者，機器學習可準確地預測發病風險。 FAU牽頭的研發團隊，利用患者對藥物、睡眠質量和記憶力等健康問題的回復，結合人口統計學信息，開發
靶標預測
靶標預測A:有什么簡單的方法可以通過化合物的結構式預測該化合物可能的藥理毒理作用么，比如抗腫瘤，抗炎，抗神經等等。B:反向找靶。A:那就復雜咯，想簡單點，然后去做細胞實驗驗證。想著是不是可以通過計算機來預測哈子。C:反向對接。D:直接做激酶譜不就行了。E:多糖類藥物可以做這個激酶譜嗎?F:激酶譜 一
中科院預測中心預測今年GDP增速7.2％
1月23日，中科院預測科學研究中心（以下簡稱預測中心）在京舉行“2015中國經濟預測發布與經濟形勢高端論壇”，對2015年中國經濟增長、物價、投資、消費、進出口、農業、工業、房地產、物流業、大宗商品、行業用水等作出預測。 根據預測，2015年我國經濟平穩增長，預計全年國民生產總值（GDP
預測材料結構與特性可以預測，AI幫大忙
美國加州大學圣地亞哥分校工程學院的納米工程師開發了一種人工智能（AI）算法，可幾乎即時地預測任何材料（無論是現有材料還是新材料）的結構和動態特性。此項研究成果28日發表在《自然·計算科學》雜志上。 該算法被稱為M3GNet，用于開發Matterverse.ai數據庫，該數據庫包含超過3100萬種
如何識別心臟病？
你認為心臟病發作的人是什么樣呢？是一個中年人捂著胸口嗎？像廣受歡迎的電視劇《廣告狂人》(Mad Men)中的羅杰·斯特林(Roger Sterling)那樣在第一季中兩次心臟病發作的人？ 雖然《廣告狂人》的故事背景設定在20世紀60年代，但流行文化仍在重復這種刻板印象。你能想到新聞報道、雜志、
堅果與心臟病
? “The godssend nuts to those who have no teeth”.古老的英語諺語翻譯過來是，上帝總是把堅果送給牙齒掉光的人，有點事與愿違，造化弄人的味道。許多冠心病患者聽到吃堅果的建議，會睜大雙眼驚奇地問我：“堅果不是含油大嗎？不健康吧！”.然而造化弄人！看似順理
胎兒血型的預測
羊水中存在ABH（O）血型物質，故可在妊娠期預測胎兒的血型，以便對母體胎兒血型不合者進行圍生期監護、治療和對新生兒的作好搶救準備。 一、ABH分泌型血型的預測 本試驗是根據羊中分泌的血型物質可將相應抗血清中抗體中和原理設計的。將羊水與0.2毫升最適稀釋度的抗A抗B抗H血清0.2毫升分別混勻，馮分
開發出新型預測模型來預測HIV療法的效果
艾滋病毒非常可怕，尤其是其自身非常好的自適應性，如果HIV對于某一個靶點藥物產生了變異，那么就變相宣布了此療法的失敗。為了盡量降低HIV的防御機制，醫生們會使用許多種藥物聯合的方法來治療患者，這種方法就可以使得病毒對特定藥物耐受之前經歷相當長的變異過程。 近日，刊登在國際雜志PLoS Co
疫情預測界的章魚保羅，內地預測香港疫情3月受控！
?第四波疫情以來，確診數字時有反復，究竟什么時候能“清零”成了大家最關心的問題。近日，蘭州大學研發出的全球疫情預測系統對香港疫情做出最新預測，該系統獲得鐘南山院士的肯定，曾兩次登上微博熱搜榜。 全球疫情預測系統是什么？ 蘭州大學西部生態安全省部共建協同創新中心研發團隊研發的世界上第一個「