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一项最新研究表明，人工智能“超级大脑”可以帮助消除表现出稳定胸痛的患者不必要的诊断测试，从而可能为医生和患者节省大量时间和金钱。

这项由伦敦皇家布兰普顿医院的马可·马赞蒂(Marco Mazzanti)领导的研究在5月12日举行的国际核心脏病学和心脏CT会议上进行了测试，测试了一种称为ARTICA(临床心脏导航人工智能)的机器学习算法的实用性。为关心胸痛的患者进行诊断测试。这种情况极为普遍，每年导致数千例急诊就诊。

马赞蒂在一份新闻稿中说：“我们知道，医生对病人的检查过度，而忽略了大约三分之二的时间进行合理检查的建议。” “我们的'超级大脑'决策支持系统ARTICA严格遵循欧洲心脏病学会指南，不建议不必要的检查。”

ARTICA接受了经过验证的医学数据和ESC对稳定胸痛患者的建议方面的培训。当在Mazzanti等人的研究中将982名此类患者应用到该算法时，该算法建议该组中没有67%的患者应做进一步检查，这与心脏病专家的建议完全相同，即仅4.6%的患者不需要进一步检查。

当心脏科医师转介进行更多检查的患者确实进行了计算机断层造影血管造影(CTA)时，那些CT扫描发现97%的患者ARTICA说不需要更多的检查没有任何明显的冠状动脉疾病，这意味着其预测是正确的。

马赞蒂说，避免额外的成像将平均节省医院工作人员一个小时，病人平均两个小时，以及数百到数千美元。例如，CTA考试可能会使患者花费多达450美元，而他们不需要花费。

马赞蒂说，ARTICA还建议对23%的患者进行运动测试或功能成像，而心脏病专家建议仅对10%的患者进行运动测试或功能成像。

他说：“我们知道，当ARTICA说'不做检查'时，几乎100%正确，因为CTA扫描确认没有动脉阻塞。” “当ARTICA决定需要测试时，我们不太确定这是正确的。通过向超级大脑添加更多数据，这些决策将变得更加准确，并使我们能够提供更多个性化的护理。”