Roma, 17 gennaio 2023 (Agonb) – Apprendimento automatico e dati clinici delle cartelle cliniche elettroniche: grazie a questo binomio i ricercatori della Icahn School of Medicine del Mount Sinai di New York hanno costruito un marcatore per la malattia coronarica per misurare meglio le caratterizzazioni clinicamente importanti del patologia.
I risultati, pubblicati su The Lancet, potrebbero portare a una diagnosi più mirata e a una migliore gestione della patologia, la malattia cardiaca più comune e una delle principali cause di morte in tutto il mondo.
Nello studio retrospettivo, i ricercatori hanno addestrato il modello di apprendimento automatico, denominato ISCAD, per misurare con precisione la malattia su uno spettro utilizzando più di 80.000 cartelle cliniche elettroniche di due grandi biobanche basate sul sistema sanitario, la BioMe Biobank del Mount Sinai Health System e la UK Biobank. I ricercatori hanno scoperto che le probabilità del modello tracciavano accuratamente il grado di restringimento delle arterie coronarie (stenosi coronarica), la mortalità e le complicanze come l’infarto. (Agonb) Cdm 11:00.
