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大量快速增长的证据表明，生活在我们消化道的微生物对我们的心血管健康有着深远的影响。在人工智能的帮助下，科学家们已经证明，使用这些微生物诊断心脏和血管疾病是可能的，而不需要一系列专门的测试。
肠道微生物群与高血压和心力衰竭等疾病之间的联系是非常清楚的，即使我们还不知道所有的机制。利用人工智能，开发了一种机器学习模型，可以简单地利用粪便细菌特征来筛选心血管疾病。
研究人员使用计算机算法分析了近1000个人粪便样本中的细菌组成。其中大约一半的人被诊断出患有某种形式的心血管疾病，而另一半的人报告说没有心血管疾病。
分析发现，每一组中都有较高水平的特定细菌，这基本上提供了一种微生物特征，将患有心血管疾病的人与健康人区分开来。总共，研究人员发现了近40种细菌类群，它们似乎与心血管健康有关。研究人员能够将这些肠道微生物群的特征应用到一个机器学习模型中，该模型可以根据粪便样本中的细菌筛选出心血管疾病患者。
即使在科技发展如此之快之后，心血管疾病仍然是全球死亡的主要原因。有各种各样的诊断方法来识别心血管疾病，但对于心血管健康的整体评估仍然落后。研究显示了进一步开发基于肠道微生物群的心血管疾病诊断方法的潜力。
机器学习模式识别出患心血管疾病概率高的患者可以转诊给医生进行额外的测试和治疗干预，从而节省时间和降低成本。研究人员最初使用的1000个患者样本只观察了一般的心血管疾病，而不是高血压或心力衰竭等具体情况。通过添加更多细致入微的数据，包括个人情况或人口统计信息，人工智能可能会产生更准确的结果，包括具体的诊断。
这台机器和医生很像。如果医生看到更多患者，他们可以获得更多的经验和专业知识，进一步提高他们的未来诊断水平，这是将人工智能与机器学习与传统生物医学研究相结合的研究的未来。
来源：血管与腔内血管外科杂志
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