當(dāng)前,，中國(guó)心血管病 11 患病率處于持續(xù)上升階段,，其中，心力衰竭作為導(dǎo)致死亡的重要病因之一愈發(fā)受到重視,。2019 年《中國(guó)心血管健康與疾病報(bào)告》顯示,，2019 年心力衰竭人數(shù)直逼 890 萬(wàn)。

　　心力衰竭往往來(lái)勢(shì)洶洶,，急性心力衰竭最常見的警告信號(hào)之一是肺部液體過(guò)多,，這種情況被稱為“肺水腫”。

　　而一個(gè)病人確切的過(guò)剩液體水平通常決定醫(yī)生的治療方案，但作出這樣的決定是困難的,，需要臨床醫(yī)生依賴于 X 光片中的細(xì)微特征,，這也導(dǎo)致許多情況下，診斷和治療計(jì)劃不一致,。

　　為了更好地處理這種細(xì)微差別,，近日，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）的研究人員開發(fā)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,，可以通過(guò) X 光來(lái)量化水腫的嚴(yán)重程度,，分為 0 級(jí)（健康）到 3 級(jí)（非常非常非常糟糕）。系統(tǒng)在一半以上的時(shí)間內(nèi)確定了正確的級(jí)別,，并且 90％的時(shí)間正確診斷了 3 級(jí)病例,。

　　這可能意味著通過(guò) CT 掃描發(fā)現(xiàn)遺漏的癌癥診斷，或者在醫(yī)生看到阿爾茨海默氏癥的跡象之前數(shù)年就能檢測(cè)出來(lái),。研究過(guò)程中還使用人工智能分析心電圖結(jié)果如何幫助醫(yī)生通過(guò)識(shí)別左心室功能障礙來(lái)確定最容易發(fā)生心力衰竭的患者,，這項(xiàng)新的研究也遵循了類似的路徑，盡管關(guān)注的是不同的機(jī)制,。

　　研究小組表示,，更好的水腫診斷不僅有助于醫(yī)生處理急性心臟問(wèn)題，還可以幫助醫(yī)生處理與水腫密切相關(guān)的其他疾病,，如敗血癥和腎功能衰竭,。

　　顯然，數(shù)據(jù)與算法的結(jié)合正在重塑醫(yī)療診斷,，通過(guò)現(xiàn)代計(jì)算的力量,，這些算法能夠查看醫(yī)療成像數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)臨床醫(yī)生無(wú)法看到的人類狀況的微妙但關(guān)鍵的變化,，從而開啟一些令人興奮的可能性,。