教育新闻网伯明翰大学的研究人员开发了一种新方法来确定哪些心力衰竭患者将从使用 β 受体阻滞剂治疗中受益。
心力衰竭是最常见的心脏病之一，对患者的生活质量有重大影响，也是住院和医疗费用的主要驱动因素。
该研究涉及 15,669 名患有心力衰竭和左心室射血分数降低(心脏主泵室功能低下)的患者，其中 12,823 名心律正常，2,837 名患有心房颤动 (AF) - 一种常见的心律疾病心力衰竭导致更糟的结果。
该研究发表在《柳叶刀》上，使用了一系列人工智能 (AI) 技术来深入询问临床试验数据。
研究表明，人工智能方法可以考虑每个患者不同的潜在健康状况，以及这些状况的相互作用，以隔离对 β 受体阻滞剂治疗的反应。这适用于心律正常的患者，医生通常希望使用 β 受体阻滞剂降低死亡风险，以及之前的工作发现缺乏有效性的 AF 患者。在正常心律中，一组患者被认为从 β 受体阻滞剂中获益减少(年龄较大、症状较轻且心率低于平均水平)。相反，在 AF 患者中，
该研究由 cardAIc 小组领导，该小组是伯明翰大学和伯明翰大学医院 NHS 基金会的多学科临床和数据科学家团队，旨在整合人工智能技术来改善心血管患者的护理。该研究使用由心力衰竭协作组中的 Beta 受体阻滞剂整理和协调的数据，心力衰竭协作组是一个致力于加强心力衰竭患者治疗的全球联盟。
第一作者、伯明翰大学卢瑟福研究员、cardAIc 小组成员Andreas Karwath 博士补充说：“我们希望这些重要的研究结果将用于制定医疗保健政策并改善心力衰竭患者的治疗和结果。”
