芝加哥，2019年3月7日 - 西北医学Bluhm心血管研究所在Eko心脏监测平台的一项新研究中率先使用人工智能(AI)进行心脏筛查。该研究旨在证明Eko的数字听诊器和AI算法可以准确地解释心音，以帮助筛查病理性心脏杂音和心脏瓣膜病。
“如果证明有效，Eko的平台可能是识别心脏病患者的一种更简单，成本更低的方法，”西北心脏病中心主任，西北大学研究的首席研究员James Thomas博士说。“无论病人是住在城市还是更偏远的乡村地区，我们都希望能够支持和推进能够扩大医疗保健领域最佳诊断工具的工作。深度学习提供专业知识，无论患者的位置如何。”
尽管作为两个世纪的医学标志，听诊器可能成为医疗保健提供者掌握的具有挑战性的工具。听诊器需要一个训练有素的音乐耳朵，可以将精细异常与正常声音分开，并具有心脏病学家的精确度。虽然更专业的心脏筛查工具，如超声心动图，可在专科诊所使用，但听诊器检查的低成本和速度使其成为心脏病筛查的标准。机器学习可以结合成千上万的心音模式的数据，并为任何地方的医生提供准确性。
“人工智能正在转变为临床研究，对心血管护理的实践具有潜在的革命性意义，”西北纪念医院心脏外科主任兼Bluhm心血管研究所执行主任Patrick M. McCarthy博士说。“西北医学是与在各种临床环境中使用机器学习的公司合作的完美孵化器，通过这样的进步，我们将成为更好的医生。”
“医疗保健领域最大的问题之一就是全科医生经常会错过心脏杂音，如果早些时候发现它会让患者在出现问题之前得到治疗，”Eko首席执行官Connor Landgraf说。“西北大学以其在心脏瓣膜病方面的工作而闻名，我们正在共同开发人工智能技术，这种技术可以通过心脏病专家的敏感性检测出两种最常见的瓣膜疾病。本研究的结果将有助于弥合全科医生和及早发现这些危及生命的疾病。“
Eko正在为两个地点的人工智能系统研究提供资金，计划招募1000名患者，其中800名在西北大学。该临床试验是Bluhm心血管研究所新的人工智能中心的一部分，其中西北大学的心血管临床项目与人工智能的早期创新者合作，开发新产品，并通过西北大学麦考密克工程与应用科学学院的硕士学位培养这一新领域的医生人工智能课程。
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