据报道，在AI大火的今天，苏格兰的医院正在试用一种人工智能软件来确定患者是否患有心脏病，以缩短响应时间和减少事故和紧急情况的发生。心脏病的症状包括胸痛、头晕和呼吸急促，与其他疾病有关，这让医生误诊的风险很高。英国心脏基金会(BHF)认为，如果未接受正确治疗，误诊的风险将会增加患者在30天后死亡的可能性高达70%。
目前正在测试的人工智能系统可以“排除两倍以上的患者心脏病发作的可能性，准确率为99.6%”，这是由该非营利组织提出的建议。对此，BHF医学主任Nilesh Samani爵士表示：“胸痛是急诊室患者就诊的主要原因之一。每天，医生都面临着将因不同原因出现胸痛的患者进行区分的难题。”
为解决这个问题，BHF资助了CoDE-ACS（急性冠状动脉综合征诊断和评估协作）工具的研发，从而提高对心脏病发作的诊断准确率。这个系统由机器学习算法提供支持，可以预测患者是否可能患有心脏病发作。通过分析患者的年龄、性别、病史、心电图数据和肌钙蛋白(一种在心肌受损时出现的蛋白质)，系统能够准确计算出心脏病发作的可能性，获得满分100分。
研究人员指出，该算法可以帮助医生识别出心脏病风险较高的患者。爱丁堡大学心血管科学中心心脏病学教授尼古拉斯米尔斯表示，“对于因心脏病发作而出现急性胸痛的患者，早期诊断和治疗可以挽救生命。但是许多情况都会引起疼痛和不适，导致诊断变得更加困难。因此，利用数据和人工智能来支持临床决策能够改善患者的护理并提高急诊科的效率。”
根据BHF的说法，该技术目前正在苏格兰进行测试，以确定它是否可以改善急诊部门的护理。使用CoDE-ACS临床决策支持系统能够减少在急诊室花费的时间，避免那些不太可能患有心肌梗死的患者不必要地住院，并提高对那些患有心肌梗死的患者的识别和治疗，从而实现对患者和医护人员的双重获益。
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