인공 지능을 사용하여 심혈관 질환을 예측합니다.

[아름이]

인공 지능을 사용하여 심혈관 질환을 예측합니다.
기계 학습을 사용하여 임상의의 조기 진단 지원
날짜:
2023년 2월 27일
원천:
러트거스 대학교
요약:
새로운 연구에 따르면 연구자들은 인공 지능(AI)을 사용하여 DNA의 유전자를 검사함으로써 환자의 심혈관 질환(예: 동맥 세동 및 심부전)을 예측할 수 있을 수 있습니다.

전체 이야기
새로운 Rutgers 연구에 따르면 연구자들은 인공 지능(AI)을 사용하여 DNA의 유전자를 검사함으로써 환자의 심혈관 질환(예: 동맥 세동 및 심부전)을 예측할 수 있습니다.

"우리 모델의 성공적인 실행으로 우리는 인종, 성별, 연령과 같은 인구 통계학적 변수와 연결된 매우 중요한 심혈관 질환 유전자의 연관성을 예측했습니다." Rutgers Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research(IFH)의 핵심 교수이자 Genomics 에 발표된 연구의 주 저자인 Zeeshan Ahmed는 말했습니다 .

세계보건기구(WHO)에 따르면 심혈관 질환은 전 세계적으로 주요 사망 원인이지만 조기 심혈관 질환의 75% 이상이 예방 가능한 것으로 추정됩니다. 심방 세동 및 심부전은 모든 심혈관 질환 사망의 약 45%에 기여합니다.

심혈관 질환 진단, 예방 및 치료의 상당한 발전에도 불구하고 영향을 받은 환자의 약 절반이 다양한 이유로 진단을 받은 후 5년 이내에 사망하는 것으로 보고되었습니다. 유전적 요인과 환경적 요인을 포함한다. 연구원들은 AI와 기계 학습을 사용하면 심혈관 질환에 중요한 영향을 미치는 유전자를 식별하는 능력을 가속화할 수 있으며, 이는 진단 및 치료의 개선으로 이어질 수 있다고 말했습니다.

IFH의 연구원들은 건강한 환자와 심혈관 질환 진단을 받은 환자를 분석하고 AI 및 기계 학습 모델을 사용하여 심방 세동 및 심부전을 포함한 심혈관 질환의 가장 흔한 증상과 관련이 있는 것으로 알려진 유전자를 조사했습니다.

그들은 심혈관 질환을 앓는 것과 상당히 관련이 있는 유전자 그룹을 확인했습니다. 연구원들은 또한 심혈관 질환에 따라 인종, 성별, 연령 요인 간에 상당한 차이가 있음을 발견했습니다. 연령 및 성별 요인이 심부전과 관련이 있는 반면 연령 및 인종 요인은 심방 세동과 관련이 있습니다. 예를 들어 검사한 환자의 경우 나이가 많을수록 심혈관 질환을 앓을 가능성이 더 높았습니다.

Rutgers Robert Wood Johnson 의과대학 조교수인 Ahmed는 "심혈관 질환에 대한 시기적절한 이해와 정확한 치료는 높은 사망 위험을 줄이고 삶의 질을 개선함으로써 궁극적으로 수백만 명의 개인에게 도움이 될 것"이라고 말했습니다. .

연구원들은 향후 연구에서 심혈관 질환 감수성과 관련된 중요한 바이오마커 및 위험 요인을 밝힐 수 있는 심혈관 질환 환자의 전체 유전자 세트를 분석하여 이 접근 방식을 확장해야 한다고 말했습니다.

출처 : https://www.sciencedaily.com/