Nature Medicine等｜AI预测心肌梗塞，GPT4和放射学，嗅觉VR等【每周医疗AI速递】

欢迎关注，交流群在文末～

            设为星标，每天硬核医疗科技前沿内容推送🌟

1. Nature Medicine

心脏病发作。目前用于诊断心肌梗塞（MI）的固定心肌肌钙蛋白阈值可能没有考虑到年龄、性别、合并症和症状发作时间的影响。Doudesis等人开发了使用临床特征和心肌肌钙蛋白浓度预测MI（CoDE-ACS）的机器学习模型，无论是在初次出现还是在连续测试中。在10038名患者上进行训练，并在7个队列的10286名患者上进行外部验证，模型在不同的医疗系统和患者亚组中表现一致良好。与固定的肌钙蛋白阈值相比，这些模型在初次出现时将两倍的患者识别为MI的低风险，具有相似的阴性预测值，并将更少的患者识别为高风险，具有改善的阳性预测值。如果在实践中采用CoDE-ACS，可能减少在急诊部门的时间，防止不必要的住院，并改善MI的早期治疗。