研究者は人工知能モデルを開発し 血液を薄くする薬を必要とする 心房細動患者の 診断を進めて治療を改善しました Researchers developed AI models to better identify atrial fibrillation patients who need blood thinners, improving treatment.

UCSFとマウントシナイの研究者らは 脳卒中を予防するために 血液を薄くする薬を必要とする 心房細動の患者を特定するのに役立つ AIモデルを開発しました Researchers from UCSF and Mount Sinai have developed AI models that help identify atrial fibrillation patients who need blood thinners to prevent strokes. 患者の医療データを分析し 脳卒中と出血の危険性を判断し 不必要な治療を軽減し 患者の成果を改善します These models analyze patients' medical data to determine the risk of stroke versus bleeding, potentially reducing unnecessary treatments and improving patient outcomes. 研究は,心房細動のより個別化された治療計画への移行を示唆しています. The studies suggest a shift towards more personalized treatment plans for atrial fibrillation.