研究利用人工智能工具预测5种心力衰竭的风险

由裔研究人员领导的一项新研究表明，人工智能 (AI) 工具已识别出五种可能用于预测个体患者未来风险的心力衰竭亚型。

心力衰竭是心脏无法正常将血液泵送到全身的总称。目前对心力衰竭进行分类的方法并不能准确预测疾病可能如何进展。

在这项发表在《柳叶刀数字健康》杂志上的研究中，伦敦大学学院的研究人员研究了 20 年来英国超过 30 万名 30 岁或以上被诊断患有心力衰竭的患者的详细匿名患者数据。

他们使用多种机器学习方法，确定了五种亚型：早发型、晚发型、心房颤动相关(心房颤动是一种导致心律不齐的疾病)、代谢型(与肥胖有关，但心血管疾病发生率较低)和心脏代谢型。 (与肥胖和心血管疾病有关)。

研究人员发现，不同亚型患者在诊断后一年内的死亡风险存在差异。

一年内的全因死亡风险为：早发(20%)、晚发(46%)、房颤相关(61%)、代谢(11%)和心脏代谢(37%) 。

该团队还开发了一款应用程序，临床医生可以用它来确定心力衰竭患者的亚型，这可能会改善对未来风险的预测并为与患者的讨论提供信息。

“我们试图改进心力衰竭的分类方式，目的是更好地了解可能的病程并将其传达给患者。目前，对于个别患者来说，疾病的进展情况很难预测。有些人会稳定很多年，而另一些人则很快就会恶化。”伦敦大学学院健康信息学研究所的主要作者 Amitava Banerjee 教授说。

“更好地区分心力衰竭的类型也可能导致更有针对性的治疗，并可能帮助我们以不同的方式思考潜在的治疗方法。在这项新研究中，我们使用多种机器学习方法和多个数据集确定了五种稳健的亚型，”他补充道。

班纳吉说，下一步是看看这种心力衰竭分类方法是否能够对患者产生实际影响——是否可以提高风险预测和临床医生提供的信息质量，以及是否可以改变患者的治疗。

“我们还需要知道这是否具有成本效益。我们设计的应用程序需要在临床试验或进一步研究中进行评估，但可以帮助日常护理，”他指出。

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