文/JenniferKite-Powell
美国疾病控制与预防中心的数据显示，死于深静脉血栓(DVT)的人数，10%至30%的人会在确诊后一个月内死亡。美国疾病控制与预防中心估计，每年大约有6万到10万美国人死于深静脉血栓。
牛津大学的研究人员表示，他们已经开发出一种人工智能(AI)算法来帮助诊断DVT，比传统的放射科医生解释的诊断扫描更快、更有效。
该合作团队与谢菲尔德大学和英国初创企业ThinkSono的研究人员合作，训练了一种名为AutoDVT的机器学习人工智能算法，以区分患有DVT和没有DVT的患者。
研究人员认为，这种快速诊断可以减少长时间等待的患者名单和对无深静脉血栓患者不必要的处方治疗。
在一份媒体声明中，牛津大学拉德克里夫医学院研究员、医院NHS基金会信托基金临床医生NicolaCurry博士表示，传统上，DVT诊断需要由训练有素的临床放射技师进行专业超声扫描。Curry博士表示，研究小组发现，将人工智能算法与手持超声波机相结合的初步数据显示出了前景很好的结果。
ThinkSono首席执行官和联合创始人FouadAlNoor表示，该算法可能会为每次检查的医疗服务节省美元。
“ThinkSono开发的人工智能技术具有现实世界的实际影响，”AlNoor说。“它可以让护士或初级医生等非放射科工作人员在护理点进行DVT扫描，这可以大大缩短DVT临床路径，减少等待时间。”
AlNoor说，在偏远地区、医院尤其如此，医院没有足够的工作人员来诊断深静脉血栓。
AlNoor说：“该技术还可以用于超声波检验技师和放射科医生远程审查数据并确认诊断，这可以大量节省个人扫描患者的时间和成本。”
AlNoor认为，从根本上说，这项技术将使超声波成像更容易获得，而目前超声波成像还受到对放射科医生等训练有素的临床医生的需求的限制。
该研究结果于年9月15日发表在《数字医学》（DigitalMedicine）杂志上。
JenniferKite-Powell为福布斯撰稿人，表达观点仅代表个人。
