人工智能使用語音生物標志物來預測冠狀動脈疾病

想象一下，能夠記錄自己的閱讀情況，然后讓您的臨床醫(yī)生使用這些記錄來篩查各種疾病，即使是在數千英里之外。這項技術聽起來像是科幻小說，但梅奧診所的研究人員正在使用人工智能 (AI) 來發(fā)現和測試聲音可以揭示患者心臟健康的哪些信息。

在最近的一項研究中，研究團隊使用針對特定聲音生物標志物進行訓練的 AI 來準確預測哪些患者更有可能出現動脈阻塞，從而導致進一步的心臟問題。梅奧診所的心臟病學研究員 Jaskanwal Deep Sara 博士是該研究的主要作者。美國心臟病學會 (ACC) 的新聞稿解釋了首先在線發(fā)表在醫(yī)學雜志Mayo Clinic Proceedings上的研究方法和發(fā)現。

這項工作建立在早期研究的基礎上，這些研究在冠狀動脈疾病患者的聲音中尋找信號，然后確定最重要的聲音生物標志物成分。Sara 博士及其同事之前確定了與最高冠狀動脈壓力相關的語音指標。他們使用這些信息來指導目前涉及進行臨床定向冠狀動脈造影的患者的研究，這是一種評估通向心臟的動脈阻塞量的成像測試。

研究人員使用了一款為人工智能語音分析而開發(fā)的智能手機應用程序。他們能夠預測接受初始語音篩查然后隨訪數年的患者的冠狀動脈疾病結果。與聲音生物標志物評分低的患者相比，基線時聲音生物標志物評分高的患者更有可能出現嚴重的胸痛或冠狀動脈問題，從而將他們送往醫(yī)院或急診室。他們也更有可能在后續(xù)測試中進行積極的壓力測試或確認冠狀動脈阻塞。

盡管仍處于研究階段，但人工智能語音分析技術可能是一種低成本、無創(chuàng)的數字健康工具，可以從幾乎任何地方監(jiān)測患者隨時間推移發(fā)生冠狀動脈阻塞的風險。

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