cardiology

该研究利用可穿戴设备长期捕捉的生理数据，分析心源性猝死前的纵向生理变化模式，为早期预警和风险预测提供了新证据。

Biograph 宣布了美国首项使用 Caristo Diagnostics 的人工智能驱动 CaRi-Heart 技术开展的研究，结果发现，42.9% 无症状、低风险的成年人存在冠状动脉炎症，而这类炎症往往无法通过常规血液检查、胆固醇指标或传统心血管风险评分检测出来。

本文提出了一种利用机器学习技术策展心脏科接口术语（CIT）的方法，用于突出显示电子健康记录笔记中的细节。该方法包含三个阶段，包括衍生训练数据并训练ML模型以识别候选概念，在测试数据上实现了高完整性和高覆盖率。