根据新闻新闻的新闻，今天，美国的约翰·霍普金斯大学开发了一种多模式人工智能模型，该模型明显好于当前的临床指南，以确定患有突然心脏骤停风险的人。这项研究的结果发表在天然膜的血管研究的最后数量中。这个MAARS级别系统（主页注：全名：多模式心律失常的风险分层系统）可以与心脏磁共振和广泛健康记录的数据相结合，以检测先前的早期无法检测到的警报标志并提高心血管风险预测的准确性。这项研究的重点是肥厚性心肌病。这是一种常见的遗传性心脏病，是年轻人突然心脏骤停的主要原因。e纤维因素植入生命而没有任何好处。他们可以非常准确地告诉您某人是否有很高的风险。过去，这种类型的图像信息很难精确地解释，但是现在它可以在深度学习的帮助下成为可行的风险指标。性。约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）的团队计划扩大模型测试的范围，并概括算法，以评估心脏病的其他类型的风险，例如心脏肌肉心律失常和右心心肌病。小编：根据今日新闻社的报道，7月5日的历史是美国的约翰·霍普金斯大学开发了一种人工多模式的情报模型。
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