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回答1
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黃大崔 副主任醫師
家庭醫生在線合作醫院
內科
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AI醫療助力心慌病因診斷，可通過心電圖智能分析、病史數據挖掘、風險評估模型、實時監測預警、多模態數據融合等方式實現。 1. 心電圖智能分析：AI能快速準確分析心電圖，識別各種心律失常，輔助判斷心慌是否由心臟電活動異常引起。 2. 病史數據挖掘：對患者既往病史、家族病史等大量數據進行挖掘，找出可能與心慌相關的因素。 3. 風險評估模型：構建風險評估模型，綜合患者各項信息，評估心慌可能帶來的風險程度。 4. 實時監測預警：借助可穿戴設備實時監測患者心率等生理指標，一旦出現異常及時預警。 5. 多模態數據融合：融合心電圖、超聲心動圖、血液檢查等多模態數據，全面分析心慌病因。 AI醫療通過多種方式助力心慌病因診斷，能提高診斷效率和準確性，為臨床醫生提供更全面的信息，有助于制定更合理的治療方案。但AI醫療不能完全替代醫生，最終診斷仍需醫生結合臨床經驗判斷。
2025-02-27 09:58
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