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房颤（AF）是最普遍的心律不齐，可能导致严重的并发症，例如中风。人工智能（AI）已成为预测和检测AF的重要工具，机器学习（ML）模型在心电图（ECG）数据（ECG）数据中现在能够识别高危患者或预测AF的即将出现。精确医学旨在根据使用大型基因组数据集对最有可能受益的患者的特定子群来量身定制医疗干预措施。遗传研究已经确定了与AF相关的许多基因座，但是将这些知识转化为临床实践仍然具有挑战性。本文探讨了AI在Precision Medicine中对AF的潜力，并研究了其优势，尤其是与基因组学合并或比较时。AI驱动的ECG分析为早期检测和个性化治疗提供了一种实用且具有成本效益的方法，并补充了基因组方法。基于AI的AF诊断允许几乎确定的预测，从而有效地减轻了此任务的心脏病专家。在预防性识别的背景下，AI在使用ML时将预测模型的准确性从75％提高到85％。在预测AF的确切发作（实际上是不存在的）时，AI的精度率达到了74％，具有显着的附加值。利用ECG而不是基因组数据的主要优点在于它们捕获患者心脏活动中终生变化的能力。对ECG的AI驱动分析可实现动态风险评估和对治疗策略的个性化适应，从而优化患者的预后。基因组学可以为每个患者提供个性化护理。通过将AI与心电图和基因组数据集成在一起，真正的个性化护理可以实现，超过了“普通患者”模型的局限性。
预测精密医学时代的房颤
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