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一项新的研究表明，人工智能“超级大脑”可以帮助消除对稳定胸痛患者不必要的诊断测试，这可能会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凯尔马赞蒂领导的研究在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，测试了一种叫做ARTICA(临床心脏导航人工智能)的机器学习算法的实用性。诊断和测试关心胸痛的患者。这种情况极其普遍，导致每年有数以千计的紧急访问。

马赞蒂在一份新闻稿中说：“我们知道医生过度检查病人，在大约三分之二的时间里忽视了合理检查的建议。”“我们的‘超脑’决策支持系统ARTICA严格遵循欧洲心脏病学会的指南，不建议进行不必要的检查。”

ARTICA接受了针对稳定胸痛患者的有效医疗数据和ESC建议的培训。当将982名这样的患者应用于马赞蒂等人的研究中的算法时，该算法建议该组中没有67%的患者需要进一步检查，这与心脏病专家的建议完全相同，即只有4.6%的患者不需要进一步检查。

当心脏病专家推荐进行更多检查的患者确实进行了计算机断层血管造影(CTA)时，这些CT扫描发现，97%的患者表示，如果没有任何明显的冠状动脉疾病，他们不需要进行更多检查，这意味着他们的预测是正确的。

马赞迪说，避免额外的成像将节省医院工作人员平均一个小时，患者平均两个小时，以及数百至数千美元。例如，CTA检查可能会花费患者高达450美元，而他们不需要花费。

马赞迪说，ARTICA还建议23%的患者应该进行运动试验或功能成像，而心脏病专家建议只有10%的患者应该进行运动试验或功能成像。

他说：“我们知道，当ARTICA说‘不要检查’时，它几乎是100%正确的，因为CTA扫描证实没有动脉堵塞。”“当ARTICA决定需要测试时，我们不确定它是否正确。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个性化的护理。”