心脏骤停有时似乎突然发生。这些极其危险的危及生命的事件有时会伴随着长期疾病，但有时可能是隐藏的和不可预测的。然而，由约翰霍普金斯大学领导的一组科学家开发的一种新的基于人工智能的方法可以预测潜在的威胁生命的心律失常。

心源性猝死实际上比较常见，占全球死亡总数的20%。这种死亡是由心律失常引起的，但机制本身对我们来说大多是未知的。我们真的没有可靠的方法来评估风险，这意味着有些患者在没有真正需要的情况下将除颤器植入他们的胸部。

在桌子的另一边，有心律失常患者可以从除颤器中受益，但没有得到它们。从本质上讲，我们需要更好的方法来评估谁最有可能发生危及生命的心律失常，从而导致心脏骤停。

因此，科学家们开发了一种名为SSCAR——心律失常风险生存研究的技术。它是一种基于人工智能的技术，可分析心脏图像以识别由心脏病引起的疤痕。SSCAR然后使用这些信息来预测可能导致心脏骤停的心律失常的风险。SSCAR非常准确——这些预测比医生所能达到的更准确。

科学家们向SSCAR提供了数百张来自真实患者的对比增强心脏图像，以训练算法识别某些模式。它能够做到这一点——SSCAR可以识别人眼看不到的模式和它们之间的关系。这种诊断的准确性和速度令人印象深刻，可以挽救数千甚至数百万患者的生命。

人工智能正在大举进入医学领域。它提供了巨大的优势，因为它能够非常快速地分析大量数据。人工智能还可以识别会从人眼和头脑中溜走的微小模式。科学家们对人工智能将提供的机会感到非常兴奋，你只需要了解人工智能不会让医生失业。

该研究的资深作者NataliaTrayanova说：“这有可能显着影响有关心律失常风险的临床决策，并且代表着将患者轨迹预测带入人工智能时代的重要一步。它集中体现了将人工智能、工程和医学融合为医疗保健未来的趋势。”