如何更有效地预测心脏病风险？
根据Circulation发表的一项研究，与传统措施相比，组合五项独立医学测试的新策略为成年人提供了更好的心血管疾病风险评估。 这种方法可以帮助临床医生更好地确定没有传统心脏病危险因素但仍然可以从预防努力和治疗中获益的患者。 心脏病学教授，人口健康科学中心主任Harry W. Dingman博士是本文的合作者。 目前的心脏病危险因素，包括血压，胆固醇和吸烟史，在预测风险的准确性方面受到限制。此外，他们通常只考虑与动脉粥样硬化 -心脏病发作和中风有关的心血管疾病事件的风险，而不考虑其他心脏问题的风险，如房颤和心力衰竭。 “我们知道传统的危险因素是有帮助的，但是那些发生心脏病发作的人和没有心脏病的人的危险因素仍然存在很大的重叠，所以我们一直在寻找一种方法进一步分组，“格陵兰说。 在目前的研究中，调查人员确定，鉴定出有心脏病发作和卒中危险的人群，五种血液和成像基础生物标志物的组合更准确，并允许将风险评估扩大到......阅读全文
通过握力可以预测心脏病
这里有一个出奇简单而且低技术含量的方法，它可以预测心脏的发作或者中风的发生：测量你们的握力。来自17个不同国家涉及近14万 人的大量研究发现，握力与死亡之间有一种清晰且确定的联系，尤其是对于心脏病和中风来说。这比血压测量能更好地预测，而且是一种更加便宜、快捷的方式，方 便医生筛选
七大检查预测心脏病
心脏病是心脏疾病的总称，包括风湿性心脏病、先天性心脏病、高血压性心脏病、冠心病、心肌炎等各种心血管病,统称心脏病。近年来我国心脏病患病率呈逐年上升趋势，是一种严重危害身体健康的慢性疾病。据不完全统计我国心血管病患者约有2.9亿人次，统计还指出，每年约有350万人死于心血管病，心血管病已经成为死亡率较
人工智能可预测心脏病人死亡时间
据英国广播公司17日报道，英国科学家在《影像诊断学》杂志上发表文章说，人工智能可以预测心脏病人何时死亡。 英国医学研究委员会伦敦医学研究所的这个研究小组说，人工智能软件能够通过分析血检以及心脏扫描结果发现心脏即将衰竭的迹象。 这个研究小组表示，这项技术能让医生发现需要更多干预治疗的患者，从而
如何更有效地预测心脏病风险？
根据Circulation发表的一项研究，与传统措施相比，组合五项独立医学测试的新策略为成年人提供了更好的心血管疾病风险评估。 这种方法可以帮助临床医生更好地确定没有传统心脏病危险因素但仍然可以从预防努力和治疗中获益的患者。 心脏病学教授，人口健康科学中心主任Harry W. Dingman
AI用单次X光预测心脏病风险
美国研究人员开发了一种深度学习模型，该模型使用单次胸部X光片就能预测心脏病发作或中风在10年内死亡的风险。在29日召开的北美放射学会（RSNA）年会上公布了相关研究成果。 深度学习是一种高级类型的人工智能，可训练它来搜索X射线图像，以找到与疾病相关的模式。研究论文主要作者、马萨诸塞州心血管影像研
新型血液测试可预测心脏病发作风险
斯克利普斯转化科学研究所的研究人员在科学转化医学杂志发表了可以预知患者是否会发生心脏病发作的一种血液检测。这种检测方法可以使医生及病人提前2周预知可能发生的急性心肌梗塞（心脏病发作）。团队的领导，心脏病学家Eric Topol说如果进一步的研究证实该检测方法可靠的话，这将为医生们提供更有效的方法去
聚焦 ： 预测心脏病风险，新型可靠标志物问世
长期以来，医生一直是通过检测C反应蛋白（CRP）（一种炎性生物标志物）来预测心脏病发作或其他重大心脏疾病的风险。最近一项新的研究表明，CRP可能不是唯一的指标。 美国盐湖城Intermountain医疗中心心脏研究所（Intermountain Medical Center Heart Ins
超敏肌钙蛋白T用于预测心脏病突发风险
高度灵敏的心脏肌钙蛋白T (hs-cTnT)是一种用于诊断心脏病突发的相对较新的生物标记物，在血液中检测到它的时间可比测量肌钙蛋白的原有方法早几个小时。研究显示，因胸痛前来急诊室的病人如果血液生物标记物hs-cTnT的水平检测不到，且心电图没有显示血流受限的迹象，那么30天内心脏病突发的风险微乎其微
自学成才让人工智能预测心脏病发作
医生有很多工具用来预测一名患者的健康情况。但他们也许会告诉你，这些工具无法与人体的复杂性完全匹配。特别是心脏病便很难进行预测。如今，科学家报告说，他们研发了一种人工智能系统，这种能够自学的计算机可以比标准的医学指南做得更好，从而显着提高预测的准确率。一旦投入应用，新的方法每年将能够拯救数千甚至
预防心脏病突发有新招，菌群或能预测“心动”的信号
根据2019欧洲心脏病学会(ESC)大会与世界心脏病学大会一项最新的突破性研究表明，体内的微生物可能会导致冠状动脉斑块的不稳定以及随后的心脏病发作。 在该研究中，研究人员纳入30例急性冠状动脉综合征患者和10例稳定型心绞痛患者作为研究对象。研究人员分别从其粪便样本中分离出肠道细菌，从其血管成形