XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminfarction
人工智能在心肌梗死精准诊断和治疗中的进展：临床试验和随机对照试验的综合回顾
冠状动脉疾病 (CAD) 仍然是一个严重的全球健康问题，对死亡率和发病率有重大影响。一级预防策略的目标是降低患 CAD 的风险。然而，当前的方法通常依赖于简单的风险评估工具，可能会忽略重要的个人风险因素。这种限制凸显了对能够准确评估心血管风险并提供个性化预防护理的创新方法的需求。机器学习和人工智能 (AI) 的最新进展为优化 CAD 的一级预防措施和改进风险预测模型开辟了有趣的新途径。通过利用大型数据库和先进的计算技术，AI 有可能从根本上改变评估和管理心血管风险的方式。本综述着眼于当前的随机对照研究和临床试验，探索应用 AI 和机器学习来改善 CAD 的一级预防措施。重点在于他们识别和纳入复杂风险评估模型中一系列风险因素的能力。
使用人类诱导性多能干细胞衍生的多细胞心脏类器官模拟急性心肌梗死和心脏纤维化
心脏病涉及不可逆的心肌损伤，导致高发病率和死亡率。许多基于细胞的心脏体外模型已被提出作为非临床动物研究的补充方法。然而，大多数这些方法都难以准确复制成人心脏状况，例如心肌梗死和心室重塑病理。成人心脏内各种细胞类型（包括心肌细胞、成纤维细胞和内皮细胞）之间的复杂相互作用增加了大多数心脏病的复杂性。因此，心脏病诱发的机制不能归因于单细胞类型。因此，使用多细胞模型对于创建临床相关的体外细胞模型至关重要。本研究重点是使用人类诱导多能干细胞 (hiPSC) 生成自组织心脏类器官 (HO)。这些类器官由心肌细胞、成纤维细胞和内皮细胞组成，模仿人类心脏的细胞组成。通过各种技术确认了 HO 的多细胞组成，包括免疫组织化学、流式细胞术、q-PCR 和单细胞 RNA 测序。随后，在受控培养条件下对 HO 进行缺氧诱导的缺血和缺血-再灌注 (IR) 损伤。产生的表型类似于急性心肌梗死 (AMI)，其特征是心脏细胞死亡、生物标志物分泌、功能缺陷、钙离子处理改变和搏动特性改变。此外，受到 IR 的 HO 有效地表现出心脏纤维化，显示胶原沉积、钙离子处理中断和模拟心脏病的电生理异常。这些发现对于体内 3D 心脏和疾病建模的进步具有重要意义。这些疾病模型为研究心脏疾病的动物实验提供了一种有希望的替代方案，并且它们也可作为药物筛选的平台以确定潜在的治疗靶点。
SGLT2 抑制剂治疗心肌梗死后 2 型糖尿病患者：SWEDEHEART 的一项全国性观察性注册研究
这些试验排除了近期发生心肌梗死的患者，这促使 DAPA-MI 和 EMPACT-MI 试验探索对心肌梗死幸存者进行早期 SGLT2 抑制剂治疗。11、12 DAPA-MI 中的 SGLT2 抑制剂治疗显示心脏代谢结果显著降低，主要原因是患糖尿病的风险降低和体重减轻。EMPACT-MI 没有显示全因死亡和因心力衰竭首次住院的主要终点有显著减少。然而，二次分析显示因心力衰竭首次住院人数显著减少。我们假设，在心肌梗死后的 2 型糖尿病患者中可以观察到与 SGLT2 抑制剂治疗相关的心血管益处。 DAPA-MI 试验排除了所有已知患有 2 型糖尿病的患者，而 EMPACT-MI 中只有 32% 的患者患有 2 型糖尿病。在本研究中，我们旨在研究心肌梗死后使用 SGLT2 抑制剂治疗的 2 型糖尿病患者因心力衰竭住院和死亡的风险。
在早期经皮冠状动脉干预的当代时代，在ST升高心肌梗死后，心力衰竭的发病率和预测因子
u测试或卡方测试，适当地。配对的比较是使用配对的t检验或Wilcoxon签名的等级测试进行的。使用链式方程方法的多个插补，具有1 0个估算数据库的。 关于丢失变量的数据在线补充表S 1中显示。 在COX回归分析中研究了所有新发心力衰竭以及HFREF和HFPEF的预定符，以及HFREF和HFPEF。 单变量COX回归，此后进行p值<0。的变量 1包括在多元分析中。 然后执行向后逐步回归以制作最终的预测模型。 两侧p值为0.05被认为具有统计学意义。 使用STATA版本1 7.0 SE（美国德克萨斯州大学车站）进行统计分析。。关于丢失变量的数据在线补充表S 1中显示。在COX回归分析中研究了所有新发心力衰竭以及HFREF和HFPEF的预定符，以及HFREF和HFPEF。单变量COX回归，此后进行p值<0。1包括在多元分析中。向后逐步回归以制作最终的预测模型。两侧p值为0.05被认为具有统计学意义。使用STATA版本1 7.0 SE（美国德克萨斯州大学车站）进行统计分析。
研究文章 边缘人工智能：使用 Jetson Nano 进行心肌梗死生命体征识别的实时无创技术
医学史表明，心肌梗塞是人类死亡的重要原因之一。自主技术的快速发展、计算机视觉和边缘计算的兴起为医疗监测系统提供了令人着迷的可能性。这项工作的主要动机是通过环境智能下的自动紧急识别系统提高心脏骤停期间的存活率。我们提出了一种基于胸痛和跌倒姿势的生命体征检测的新方法，使用智能监控摄像头来应对心肌梗塞期间的紧急情况。使用最先进的卷积神经网络实现了来自“边缘 AI”的实时嵌入式解决方案：单次检测器 Inception V2、单次检测器 MobileNet V2 和物联网嵌入式 GPU 平台 NVIDIA 的 Jetson Nano。深度学习算法针对 3000 个室内彩色图像数据集实施：南洋理工大学红蓝绿和深度、NTU RGB + D 数据集和私有 RMS 数据集。研究主要围绕创建和训练 CNN 模型以检测生命体征并评估其性能指标的两个关键因素。我们提出了一种经济高效且功耗低的心肌梗死生命体征机载检测模型，并评估了指标，平均准确率为 76.4%，平均召回率为 80%。
内部医学旋转信息（包括旋转学习成果，教学目标，学生形式的董事员评估和rota
Cardiovascular System Cardiomyopathy: Dilated, Hypertrophic, Restrictive, Stress Conduction disorders/dysrhythmias: Atrial fibrillation, Atrial flutter, Atrial tachycardia, Atrioventricular block, Bradycardia, Bundle branch block, Idioventricular rhythm, Junctional, Premature contractions, QT prolongation, Sick sinus syndrome, Sinus arrhythmia, Torsades de pointes, Ventricular fibrillation, Ventricular tachycardia Congenital heart disease: Atrial septal defect, Coarctation of the aorta, Patent ductus arteriosus, Tetralogy of Fallot, Transposition of the great vessels, Ventricular septal defect Coronary artery disease: Acute myocardial infarction, Angina pectoris, Non–ST-segment elevation myocardial infarction, ST-segment elevation myocardial infarction, Unstable angina, Atherosclerosis Heart failure Hypertension: Primary hypertension, Secondary hypertension, Hypertensive emergencies, Hypotension: Orthostatic hypotension, Vasovagal hypotension Lipid disorder Shock: Cardiogenic, Distributive, Hypovolemic, Obstructive Traumatic, infectious, and inflammatory heart conditions: Cardiac tamponade, Infective endocarditis, Myocarditis, Pericardial effusion, Pericarditis Valvular disorders: Aortic, Mitral, Pulmonary, Tricuspid Vascular disease: Aortic aneurysm/dissection, Arterial embolism/thrombosis, Arteriovenous malformation, Deep vein thrombosis, Giant cell arteritis, Peripheral artery疾病，静脉炎/血栓性静脉曲张，静脉曲张，静脉功能不全
选择性心胸外科手术旋转信息和教学目标
Cardiovascular System Cardiomyopathy: Dilated, Hypertrophic, Restrictive, Stress Conduction disorders/dysrhythmias: Atrial fibrillation, Atrial flutter, Atrial tachycardia, Atrioventricular block, Bradycardia, Bundle branch block, Idioventricular rhythm, Junctional, Premature contractions, QT prolongation, Sick sinus syndrome, Sinus arrhythmia, Torsades de pointes, Ventricular fibrillation, Ventricular tachycardia Congenital heart disease: Atrial septal defect, Coarctation of aorta, Patent ductus arteriosus, Tetralogy of Fallot, Transposition of the great vessels, Ventricular septal defect Coronary artery disease: Acute myocardial infarction, Angina pectoris, Non–ST-segment elevation myocardial infarction, ST-segment elevation myocardial infarction, Unstable angina, Atherosclerosis Heart failure Hypertension: Primary hypertension, Secondary hypertension, Hypertensive emergencies, Hypotension: Orthostatic hypotension, Vasovagal hypotension Lipid disorder Shock: Cardiogenic, Distributive, Hypovolemic, Obstructive Traumatic, infectious, and inflammatory heart conditions: Cardiac tamponade, Infective endocarditis, Myocarditis, Pericardial effusion, Pericarditis Valvular disorders: Aortic, Mitral, Pulmonary, Tricuspid Vascular disease: Aortic aneurysm/dissection, Arterial embolism/thrombosis, Arteriovenous malformation, Deep vein thrombosis, Giant cell arteritis, Peripheral artery疾病，静脉炎/血栓性静脉曲张，静脉曲张，静脉功能不全
引用：rraklli E，Dhimitri D，LekbelloM。call体脾脏中缺血性梗死的罕见病例：诊断复杂性和疗法
call体梗塞的管理主要涉及解决潜在的血管危险因素并防止进一步的缺血性事件。抗血小板疗法，例如阿司匹林或双重抗血小板方案，是治疗的基石。汀类药物对于脂质控制和斑块稳定也至关重要[8]。血压优化和血糖控制同样至关重要。在患有严重的动脉狭窄的选定病例中，可以考虑血运重建程序，例如颈动脉内膜切除术或支架[9]。双重抗血小板治疗（DAPT）已显示通过减少血小板聚集来减轻复发性缺血事件，尤其是在具有明显的血管狭窄的高危患者中[9]。针对个人损害量身定制的康复对于恢复，强调运动，认知和功能改善至关重要[8]。
在2021年批准的新药清单
Indicated as an adjunct to percutaneous coronary intervention (PCI) to reduce the risk of periprocedural myocardial infarction (MI), repeat coronary revarscularization, and stent thrombosis (ST) in patients who have not been treated with a P2Y12 platelet inhibitor and are not being given a glycoprotein IIb/IIIa inhibitor