算法论文8
AI模型MAARS:精准揪出隐藏心脏病风险
量子位
AI 摘要
约翰霍普金斯大学团队:多模态AI模型MAARS用深度学习处理MRI图像,预测心源性猝死风险准确率达89%,将肥厚型心肌病诊断率从50%提至近90%,还能辅助医疗决策。
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AI发现医生看不见的隐藏心脏病风险,近90%准确率远超人类专家|Nature子刊
登上《Nature》子刊的研究显示,约翰霍普金斯大学团队开发的多模态AI模型MAARS,用深度学习处理原始MRI图像,实现对心源性猝死风险高精度预测,准确率达89%,还能辅助制定个性化医疗方案。

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