机器学习模型发现的心脏病遗传因素

心脏病专家使用磁共振成像 (MRI) 绘制心脏结构图，并使用心电图更好地了解内部结构。 由于这两种数据类型揭示了有关心脏的不同信息并且通常被分开研究，因此医生可以诊断心脏状况。

在麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所埃里克和温迪施密特中心的科学家发表在《自然通讯》上的一篇论文中，他们开发了一种机器学习方法，可以同时从 ECG 和 MRI 中学习模式，并根据这些模式预测心脏特征 模式。 随着进一步的发展，这种工具可以帮助医生通过心电图等常规测试来检测和诊断心脏病。

研究人员还证明，他们可以分析廉价且易于获得的 ECG 记录，并制作更昂贵的 MRI 电影。 他们的方法甚至可以用于寻找与心脏病相关的新遗传标记，而现有的专注于个体数据模式的方法可能会遗漏这些标记。

来源和详细信息：
https://medicalxpress.com/news/2023-05-machine-genetic-factors-heart-disease.html