人工智能算法精准预测心脏动脉手术结果

 密歇根大学医学院的研究人员利用人工智能（AI）技术，开发出一种算法，能够准确预测经皮冠状动脉介入治疗（PCI）这种关键心脏手术后的死亡和并发症风险。这项创新工具有望彻底改变临床医生 为冠状动脉阻塞患者制定治疗方案的方式。

经皮冠状动脉介入治疗（PCI）是一种微创手术，通过球囊扩张来疏通阻塞的动脉，在某些情况下还会植入支架以改善心脏的血液供应。虽然与冠状动脉旁路移植术等开放手术相比，PCI的风险较低，但它并非没有潜在的并发症，包括出血和肾损伤。.

关键挑战在于评估PCI手术的个体风险。每位患者的情况都各不相同，患者和临床医生常常难以准确评估该手术的潜在危害。而新开发的AI驱动算法正可解决这一难题。.

精准的风险预测，助力明智决策

首席研究员、密歇根大学医学院心脏病重症监护专科医师大卫·E·汉密尔顿医学博士强调了在经皮冠状动脉介入治疗（PCI）中精准风险预测的重要性。他指出，该工具可以识别PCI术后多种不同的结果，为医护人员和患者提供做出明智治疗决策所需的关键信息。.

传统上，经皮冠状动脉介入治疗（PCI）的风险分层工具已经存在，但其中许多工具的准确性不足，且开发过程中并未纳入患者。密歇根大学医学中心的研究团队试图通过收集2018年4月至2021年底期间接受PCI治疗的成年患者的数据来弥补这一不足，他们利用了密歇根州蓝十字蓝盾心血管联盟（BMC2）注册库的数据。.

研究人员采用先进的机器学习软件“XGBoost”分析了20多项术前特征，包括年龄、血压和总胆固醇。这种综合方法开发出一种人工智能驱动的模型，该模型在预测死亡、大出血事件和输血需求等关键结局方面表现出卓越的准确性。值得注意的是，该人工智能模型优于以往依赖类似术前特征的模型。.

以患者为中心，采取个体化方法

这款人工智能算法的独特之处在于其以患者为中心的理念。它融合了PCI患者咨询委员会的反馈意见，确保能够满足患者的个体需求和顾虑。其目标是为患者和医疗服务提供者提供一个工具，以促进协作决策，并支持患者了解PCI相关潜在风险。

随着智能手机和tron病历的普及，将这种人工智能驱动的风险预测工具整合到电子健康系统中具有巨大的潜力。这将使医护人员能够在床旁轻松使用该工具，快速传递复杂的信息，同时增强患者对tron冠状动脉介入治疗（PCI）相关风险的理解。.

易于使用的人工智能技术

密歇根大学医学院团队开发的创新技术已被转化为用户友好的电脑和手机应用程序，确保了广泛的普及和易用性。人工智能工具的这种普及化有望改善患者治疗效果，并加强患者与临床医生之间的共同决策。.

在此，我们必须感谢密歇根州蓝十字蓝盾保险公司 (Blue Cross Blue Shield of Michigan) 和蓝十字蓝盾医疗网络 (Blue Care Network) 作为 BCBSM 价值伙伴关系计划 (BCBSM Value Partnerships program) 的一部分所提供的支持。虽然密歇根州蓝十字蓝盾保险公司和 BMC2 公司在本研究中密切合作，但作者的观点并不一定反映 BCBSM 或其员工的观点。.