Ricerca sul valore diagnostico del modello di apprendimento automatico basato su dati clinici in pazienti con malattia coronarica

Un totale di 300 pazienti con CHD che sono stati ricoverati presso il First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University dall'agosto 2021 al febbraio 2022 sono stati selezionati, i quali soddisfacevano tutti i criteri DIAGNOSTICI di CHD formulati dall'Organizzazione mondiale della sanità (OMS) ed escludevano malattie come come malattia valvolare molto grave e cardiopatia congenita. Un totale di 300 soggetti sani del First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University durante lo stesso periodo sono stati selezionati come controlli. Indicatori di osservazione inclusi: Gli indicatori clinici raccolti includevano: Condizioni generali: sesso, età, anamnesi; Indici biochimici del sangue, come routine del sangue, funzionalità epatica, funzionalità renale, lipidi nel sangue, glicemia, marcatori miocardici, elettroliti, concentrazione di creatinina sierica, indice di massa corporea, BNP e altri indicatori; Test correlati come ELETTROcardiogramma, elettrocardiogramma holter , ecografia cardiaca (diametro atriale sinistro, aorta ascendente, spessore settale ventricolare, le ft spessore della parete posteriore, diametro ventricolare destro, frazione di eiezione, movimento anormale della parete ventricolare, evidenza di infarto o ischemia, anomalia valvolare, cardiopatia congenita, ecc.); I segni includono: dati audio dei suoni cardiaci in nove parti dell'area precardiaca; Farmaci stato. Tutti gli indici e gli esami biochimici del sangue sono stati completati nel reparto di laboratorio e nel reparto di ecografia del nostro ospedale, e i segni fisici sono stati completati nel reparto. I risultati dell'angiografia coronarica, dell'ecocardiografia pre-ospedaliera e post-ospedaliera e di altri dati correlati sono stati registrato. Il modello di apprendimento automatico è stato costruito sulla base di dati clinici per assistere la diagnosi di pazienti con malattia coronarica