jdb电子游戏:结肠直肠癌和卵巢癌筛查试验是由国家癌症研究所设计
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深度学习是一种高级类型的人工智能，它被训练来搜索x射线图像，以找到与疾病相关的模式。该研究的主要作者、马萨诸塞州心血管成像研究中心的Jacob Weiss医学博士说:“我们的深度学习模型提供了一种潜在的解决方案，可以使用现有的胸部x光图像筛查心血管疾病风险。“这种类型的筛查可用于识别那些可以使用他汀类药物但尚未接受治疗的个人。jdb电子游戏
研究人员训练了一个名为“CXR- cvd风险”的深度学习模型，使用胸片(CXR)图像输入来预测心血管疾病死亡的风险，使用来自前列腺、肺癌、结肠直肠癌和卵巢癌筛查试验40643名参与者的147497张胸片。前列腺癌、肺癌、结肠直肠癌和卵巢癌筛查试验是由国家癌症研究所设计和赞助的多中心随机对照试验。
研究人员用第二组11430名门诊患者(平均年龄60.1;42.9%的男性)接受常规门诊胸部x光检查，并可能接受他汀类药物治疗。其中，1096人(9.6%)在中位随访时间10.3年期间发生了严重的心脏不良事件。CXR-CVD风险深度学习模型预测的风险与观察到的主要心脏事件之间存在显著相关性。
研究人员还将该模型的预后价值与确定他汀类药物合格性的既定临床标准进行了比较。由于电子记录中缺乏数据(如血压、胆固醇)，只能对2401例(21%)患者进行计算。对于这部分患者，CXR-CVD风险模型的行为与已建立的临床标准相似，甚至提供了增量价值。