心血管数据科学(CarDS)实验室的研究人员开发了一种新的方法，通过心脏超声扫描检测常见的心脏瓣膜疾病，即严重的主动脉瓣狭窄。心血管数据科学(CarDS)实验室的研究人员开发了一种新的方法，通过心脏超声扫描检测常见的心脏瓣膜疾病，即严重的主动脉瓣狭窄。这项研究于8月23日发表在《欧洲心脏杂志》上，这可能会对常规临床护理产生影响。

严重主动脉瓣狭窄(AS)是一种主要的健康疾病，尤其是老年人，它是由主动脉瓣狭窄引起的。早期诊断可以采取干预措施缓解症状，降低住院和过早死亡的风险。

专门的心脏超声成像(称为多普勒超声心动图)是检测AS的主要检查。该团队开发了一种深度学习模型，可以使用更简单的心脏超声扫描自动检测重度as。

这项技术是由心血管医学和健康信息学助理教授、CarDS实验室主任Rohan Khera(医学博士，理学硕士)和UT Austin Chandra家族电气和计算机工程系的同事开发的。从2016年到2020年，耶鲁纽黑文医院进行了5257项研究，包括17570个视频。该模型通过来自新英格兰和加利福尼亚不同队列的2040项连续研究进行了外部验证。

& ldquo我们面临的挑战是准确评估AS对患者管理和降低风险非常重要。虽然专业的检测仍然是金标准，但是依靠那些进入我们超声心动图实验室的人可能会错过早期疾病的患者。& rdquoKhera说。

这项研究的共同第一作者、医学博士、哲学博士、心脏病专家和CarDS实验室的博士后研究员Evangelos Oikonomou说:& ldquo我们的目标是开发一种适合床边超声筛查的机器学习方法。& rdquo。