研究者たちは、脳卒中の予防を目指して、患者の記録から心房細動を予測するAIツールを開発しました。 Researchers developed an AI tool to predict atrial fibrillation using patient records, aiming to prevent strokes.

リーズ大学の科学者と臨床医は、年齢、性別、民族性、既存の病状などのリスク要因についてGPの記録を分析することにより、不整脈を引き起こす心臓疾患である心房細動(AF)を予測するAIツールを作成しました。 Scientists and clinicians at the University of Leeds have created an AI tool that predicts atrial fibrillation (AF), a heart condition causing irregular heartbeats, by analyzing GP records for risk factors like age, sex, ethnicity, and existing medical conditions. このツールは、英国心臓財団が資金提供した「Find-AF」試験でテストされ、リスクの高い患者を特定し、心臓のリズムを監視するためのハンドヘルドECGマシンを提供します。 The tool, tested in the "Find-AF" trial funded by the British Heart Foundation, identifies high-risk patients and offers them a handheld ECG machine to monitor their heart rhythm. 心筋憂磁率が検出された場合、GPは治療オプションについて話し合うように通知され、脳卒中を予防する可能性があります。 If AF is detected, GPs are informed to discuss treatment options, potentially preventing strokes.