然后，一个人工智能模型分析了这些数据，以找到除了AFib本身之外的模式，以区分患有AFib的人和没有AFib的人。这种新模型有可能更好地检测出那些有AFib风险的人，并最终预防这种心脏病的严重副作用，包括中风和心力衰竭。
心房颤动还与心力衰竭或死亡的风险增加有关。重要的是，该模型对于AFib风险较高的老年人和55岁以下的人群都是准确的，他们的风险要低得多，通常被排除在一般的AFib筛查之外。
“频繁房颤发作的患者可以通过至少一周的心电图记录很容易地识别出来，”乔治·奎尔说。
来源:原
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