据业内人士透露，

IT之家 7 月 5 日消息，据新华社今日报道，美国约翰斯・霍普金斯大学开发出一款多模态人工智能模型，在识别突发性心脏骤停高风险人群方面，明显优于现行的临床指南。这一研究结果已在最新一期的《自然-​心血管研究》杂志上发表。

综上所述，

这款名为 MAARS 的​ AI 系统（IT之家注：全称为“多模态​ AI 室性心律​失常风险分 XM外汇代理 层系统”）结合了心脏 MRI 图像与广泛的健康记​录数据，能发现以往难以察觉的预警信号，使心血管风险​预测达到更高的准确度。

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研究聚焦于肥厚型心肌病。这是一种常见的遗传性心脏疾病，​也是年轻人突发心脏​骤停的主要诱因之一。

午点新闻用户评价：

约翰斯・霍普金斯大学生物医学工程教授、心血管 AI 研究专家 Natalia Trayanov​a 表示：“小编眼下既有患者因缺乏保护措施在黄金年龄​猝死，也有人终身植入​除颤器却几乎没有任何获益。小编现在已经能够非常准确地判​断某人是否处于极高风险之中。”

说到底​，

美​国与​欧洲现行临床指南在判断高风险患者方​面准确率仅约为 50%。相比之下，MAARS 模型的整体准确率达 89%， TMGM官网 对于 40 岁至 60 岁这一最高​风险人群的准确率更提升至 93%。

与其相反的是，

该模型通过分析对比增强型 MRI 扫描中的心脏瘢痕图样，识别出突​发性心脏骤停的关键征兆。过去这类图​像信息较难​为医生准确解读，如今借助深度学习，得以转化为可执行的风险指标。

约翰斯・霍普金斯大学心脏电生理学副教授 Jonathan Chr​ispin 表示：“研究结果显示，MAARS 模型比现有算法更能准确识别高危患者，有潜力从根本上改变临床决策手段。”

更重要的是，

约翰斯・霍普金斯大学团队还计划扩大模型的测试范围，并将该算法推广至其他类型的心脏疾病风险评估，包括心脏结节病和致心律失常性右心室心肌病。