- 心臓サルコイドーシス（CS）患者は突然心停止（SCD）の高リスク群であり、既存ガイドラインが主に左室駆出率（LVEF）に依拠する予測精度に限界があることから、本研究はLGE-CMRの生画像と臨床共変量を統合した多モーダル人工知能モデル（MAARS-CS）を開発しSCDリスク予測を評価した。
心臓サルコイドーシスにおけるLGE-CMRと臨床情報統合AIによる突然心停止リスク予測とLVEF比較
AIによる要点抽出
ClinPeerは、医学用語の正確性を含め、翻訳・要点抽出の精度の継続的な向上に努めています。 翻訳・要点抽出の精度にお気づきの点があれば、お問い合わせよりご連絡ください。 なおClinPeerでは、翻訳・要点抽出の正確性等の保証は致しかねますので、詳細については必ず原文をご確認ください。