约翰斯・霍普金斯大学研发新AI模型，可更准确预测心源性猝死风险

美国约翰斯·霍普金斯大学研究人员开发出一种名为 MAARS 的多模态人工智能模型，在识别突发性心脏骤停高风险人群方面显著优于现行临床指南。该系统结合心脏 MRI 图像与健康数据，对肥厚型心肌病患者的心血管风险进行更精准预测。研究显示，MAARS 整体准确率达 89%，在 40 至 60 岁人群中达 93%，远高于当前约 50% 的准确率。其通过深度学习解析心脏瘢痕图像，有助于发现以往难以识别的预警信号。研究团队表示，该模型有望革新临床决策方式，并计划将其应用于其他心脏病的风险评估。
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