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大阪都立大学的研究人员推出了一种开创性的人工智能应用程序，可以通过分析胸部 X 光片来准确评估心脏功能并识别瓣膜性心脏病。

《柳叶刀数字健康》详细介绍了这一突破，强调了医学科学和技术的融合以增强患者护理。

瓣膜性心脏病是心力衰竭的一个原因，通常通过超声心动图进行诊断，这需要熟练的技术人员，从而导致短缺。与肺部疾病检测的用途不同，人们对胸部X光片揭示心脏病的潜力知之甚少。

该团队由该大学医学研究生院诊断和介入放射学系的 Daiju Ueda 博士领导，通过在不同的数据集上训练人工智能模型来解决这个问题。

2013 年至 2021 年间，四个机构收集了超过 22,000 张与超声心动图相关的胸部 X 光照片。

人工智能凭借这种组合的输入和输出数据，擅长对六种特定的瓣膜性心脏病类型进行分类。根据曲线下面积 (AUC) 指数衡量，其性能达到 0.92，这是表明有效性的高分。

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上田博士强调了这项研究的重要性，强调其在提高诊断效率、帮助非专科环境、解决夜间紧急情况以及造福那些难以接受超声心动图检查的患者方面的潜力。该研究的结果可能会深刻影响心脏病的诊断和治疗，彻底改变医疗保健实践。