通过机器学习早期识别心血管疾病

如何在症状出现之前检测出心血管系统疾病?格拉茨技术大学 (TU Graz) 的研究人员找到了一种在早期阶段追踪它们的方法。

心血管疾病是全球最常见的死亡原因之一。它们往往在症状出现且病情已相对较严重时才被发现。那时通常需要手术治疗，而不是药物治疗。

在格拉茨技术大学主导项目“主动脉夹层的力学、建模和模拟”的博士论文期间，由 Gerhard Holzapfel 领导的格拉茨技术大学理论与计算物理研究所的 Sascha Ranftl 和电气工程基础与理论研究所的 Vahid Badeli 找到了一种无需使用 MRI 或 CT 等昂贵的诊断方法即可改善和加速此类疾病的早期发现的方法。

使用患者的数字孪生，他们还可以更彻底地调查任何疾病。这可以减轻患者、医生以及医疗机构的负担。他们已经为他们的方法申请了专利，现在正在格拉茨技术大学衍生产品“动脉镜”中将其推向市场。

受影响的电场

“基本原理是，任何改变心血管力学的疾病也会以某种方式改变外部施加的电场。这适用于动脉硬化、主动脉夹层、动脉瘤、心脏瓣膜缺陷等，”Ranftl 说。