心脏死亡(SCD)仍然是一个紧迫的健康问题,每年全球数十万。遭受SCD的人之间的杂项,从严重的心脏失败到看似健康的人,对有效的风险评估构成了重大挑战。主要依赖左心室的常规风险层次,仅导致植入可植入的心脏逆变剂的适度效率用于预防SCD。回应,艺术智能(AI)对个性化的SCD风险预测和调整预防策略有望为个别患者的独特性专案。机器和深度学习算法具有学习复杂数据和定义的终点之间的复杂非线性模式的能力,并利用这些模式来识别SCD的微妙指标和预测指标,而SCD的预测因素可能不会通过传统的统计分析而明显。但是,尽管AI有可能改善SCD风险层次,但仍需要解决重要的局限性。我们旨在概述SCD的AI预测模型的当前最新图案,重点介绍这些模型在临床实践中的机会,并确定阻碍广泛采用的关键挑战。
似乎没有看到即将发生的碰撞,也没有及时支撑自己。在慢速重播跌落之前穿越身体时,可以看到冲击波。然后,他站起来试图卸下头盔,但向后倒下,显然失去了意识。我们相信他的隔膜吸收了碰撞的一些动力,引发了DCC呼吸停滞。随之而来的快速低氧血症可能会导致晕厥和继发性心脏骤停(通常不是通常的)。幸运的是,CPR立即开始了,医护人员显然将脉搏恢复了[尽管他可能实际上并没有失去他们]。尽管大多数人都认为Consotio Cordis是因果关系(主要心脏骤停),但涉及弹丸撞击胸部并直接发生在心脏上,这并没有发生。
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方法和结果该研究评估了猝死风险(SCD),串行评估的成本以及大量意大利儿童(年龄范围7-18岁)中PPS的长期结局的诊断产量。每年重复PPS,包括病史,身体检查,静止心电图和应力测试;为患有异常发现的运动员保留了其他测试。在一个11年的研究期内,连续22个324名儿童[62%的男性;平均年龄为12个(四分位数范围,10 - 14)在第一次筛查时进行了65 397年评估(中位2.9/儿童)。患有SCD风险的心血管疾病在69名儿童(0.3%)中被发现,包括先天性心脏病(n = 17),通道病(n = 14),心肌病(n = 15),非异心血症患者,非渗透性左心室恐怖,患有心血治疗(n = 18)和其他(n = 5)。在整个年龄范围内鉴定出高风险的心血管疾病,并且在≥12岁的儿童(n = 63,91%)和重复评估(n = 44,64%)中发现了更多。每个诊断的估计成本为73 312欧元。在7.5±3.7岁的随访期间,一个正常的PPS发现儿童在运动活动期间经历了复苏的心脏骤停(事件率为0.6/100.000个运动员/年)。
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