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Los investigadores desarrollaron modelos de IA para identificar mejor a los pacientes de fibrilación auricular que necesitan anticoagulantes, mejorando el tratamiento.
Investigadores de UCSF y Mount Sinai han desarrollado modelos de IA que ayudan a identificar a los pacientes con fibrilación auricular que necesitan anticoagulantes para prevenir los accidentes cerebrovasculares.
Estos modelos analizan los datos médicos de los pacientes para determinar el riesgo de accidente cerebrovascular versus hemorragia, lo que potencialmente reduce los tratamientos innecesarios y mejora los resultados de los pacientes.
Los estudios sugieren un cambio hacia los planes de tratamiento más personalizados para la fibrilación auricular.
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Researchers developed AI models to better identify atrial fibrillation patients who need blood thinners, improving treatment.