基于心电图的大规模心血管诊断机器学习算法的开发与验证 引言 心血管疾病（Cardiovascular diseases，CV）一直是全球范围内疾病负担的主要来源，早期诊断和干预对降低疾病并发症、医疗使用率和费用至关重要。传统的心电图（Electrocardiogram，ECG）作为一种低成本且便捷的诊断工具，广泛应用于心血管疾病的检测。然而，现有的ECG解释技术（包括人工和计算机算法）在识别高层次信号互动及“隐藏”的临床相关模式方面存在局限。人工智能（Artificial Intelligence，AI）尤其是深度学习（Deep Learning，DL）的出现，提供了识别ECG信号中“隐藏”模式并同时评估多种心血管疾病的复杂互动关系的全新契机。本研究正是基于这一背景展开。 论文来源与作者 本...

对于呈现低阿尔伯塔卒中早期CT分数的卒中患者进行机械取栓的结果 背景介绍 急性缺血性卒中是一种严重威胁生命的疾病,大血管闭塞是导致严重残疾的主要原因之一。机械取栓术(MT)已成为治疗急性缺血性卒中的标准方法,多项临床试验证实了它在时间窗口内的效果和安全性。然而,对于存在大面积早期缺血灶的患者,MT术的获益一直存在争议。最近,多项大型临床研究评估了MT术对于这类患者的疗效,结果令人鼓舞,但针对不同时间窗口患者的数据有限。 研究过程 本研究的目的是比较呈现低阿尔伯塔卒中早期CT分数(ASPECTS 2-5分)的患者,在发病6小时内和6-24小时内接受MT术后的结果差异。研究人员回顾性分析了2013-2023年间STAR(Stroke Thrombectomy and Aneurysm Regis...