机构名称：
¥ 1.0
抽象的心房颤动（AF）预测和筛查具有重要的临床兴趣，因为有可能预防严重的不良事件。能够检测短暂发作的心律不齐的设备现已广泛使用。最近有人提出，在抗植入式设备上检测到的一些高危患者可能会受益于抗凝剂，但长期管理在低风险患者中仍然具有挑战性，并且在监测器或可穿戴设备上检测到的AF的患者是该组中临床上有意义的心律失常负担的发展，这是尚不清楚的。对临床相关的AF的识别和预测对心脏病界至关重要。家族史和谎言遗传标记是AF的重要危险因素。最近的研究表明，多基因风险评分具有良好的预测能力，对临床AF预测评分的添加价值可能。人工智能是由指数置于计算能力和数字数据集中的指数启用的，在过去的十年中已获得了吸引力，并且使用单个或多个铅窦节律心电图对AF预测产生了越来越多的兴趣。整合这些新型方法可以帮助预测AF底物的严重程度，从而有可能提高AF筛查和个性化患者的管理有效性，这些患者呈现出诸如未确定源或亚临床AF的栓塞性疾病。本评论在预测AF的预测中介绍了有关深度学习和多基因风险评分的当前证据，并为将这些方式实施到临床实践中的可能方式提供了未来派的前景，同时考虑了当前的限制和所需的改进领域。
房颤预测的创新方法
主要关键词
相关文件推荐
