Исследователи разработали модели АИ, чтобы лучше идентифицировать пациентов с экспериментальной фибрилляцией, нуждающихся в разбавителях крови, и усовершенствовать лечение. Researchers developed AI models to better identify atrial fibrillation patients who need blood thinners, improving treatment.

Исследователи из UCSF и Маунт-Синай разработали модели АИ, которые помогают выявить пациентов с экспериментальной фибрилляцией, нуждающихся в разжижении крови для предотвращения инсультов. Researchers from UCSF and Mount Sinai have developed AI models that help identify atrial fibrillation patients who need blood thinners to prevent strokes. Эти модели анализируют медицинские данные пациентов, чтобы определить риск инсульта по сравнению с кровотечением, потенциально уменьшая ненужное лечение и улучшая результаты лечения пациента. These models analyze patients' medical data to determine the risk of stroke versus bleeding, potentially reducing unnecessary treatments and improving patient outcomes. Исследования указывают на переход к более индивидуализированным планам лечения для предварительного фибрилляции. The studies suggest a shift towards more personalized treatment plans for atrial fibrillation.