Kalp hastalıkları teşhisinde kullanılan EKG sinyallerinin otomatik analizi için geliştirilen yapay zeka modelleri, geleneksel makine öğrenmesi yöntemleriyle karşılaştırıldı. PTB-XL veri seti üzerinde yapılan araştırmada, derin öğrenme modelleri ham EKG verilerinden otomatik olarak ayırt edici özellikleri çıkarabilme yetenekleriyle öne çıktı. Çalışmada altı farklı model test edildi: üç geleneksel makine öğrenmesi algoritması ve üç derin öğrenme modeli. Sonuçlar, karmaşık yapay sinir ağlarının kardiyovasküler hastalıkların erken teşhisinde umut verici sonuçlar elde ettiğini gösteriyor.

arXiv (CS + AI) 0

Tıp & Sağlık

16 Apr

Kan Basıncı Ne Kadar Düşük Olmalı? Bilim Yanıtı Verdi

Yeni bir araştırma, kan basıncı hedeflerinin düşünülenden daha düşük tutulmasının kalp sağlığı açısından önemli faydalar sağlayabileceğini ortaya koyuyor. Büyük veri setleri ve simülasyon modelleri kullanan bilim insanları, sistolik kan basıncının 120 mmHg'nin altında tutulmasının kalp krizi, felç ve kalp yetmezliği risklerini mevcut hedeflerden daha etkili şekilde azaltabileceğini keşfetti. Bu bulgular, kardiyovasküler hastalıkların önlenmesinde kullanılan mevcut tedavi yaklaşımlarının yeniden değerlendirilmesi gerektiğini işaret ediyor. Araştırma, özellikle yüksek risk grubundaki hastalar için daha agresif kan basıncı kontrolünün önemini vurguluyor.

ScienceDaily 0