De acordo com estudo, o uso de Machine Learning pode ser método mais rápido e preciso para o diagnóstico de um ataque cardíaco.
, sintomas, exames de ECG e sangue, que confere um score de risco do paciente.
O CoDE-ACS , foi treinado com base nos dados de 10.038 pacientes, e validado com dados externos de mais 10.286 participantes., agilizando o serviço de triagem para tratamento. O CoDE-ACS considera e analisa os níveis de troponina, ECG e fatores de risco, como: idade, sexo e etnia.Para os pesquisadores, o algoritmo pode ser utilizado como uma ferramenta essencial para realização de triagem de pacientes com alto risco de infarto., melhorando o tempo de atendimento e diminuindo desfechos fatais. O algoritmo atualmente está em testes na Escócia.
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