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A Multimodal Video-Based AI Biomarker for Aortic Stenosis Development and Progression

医学 心脏病学 内科学 狭窄 生物标志物 主动脉瓣狭窄 主动脉瓣 磁共振成像 放射科 生物化学 化学
作者
Evangelos K. Oikonomou,Gregory Holste,Neal Yuan,Andreas Coppi,Robert L. McNamara,Norrisa Haynes,Amit N. Vora,Eric J. Velazquez,Fan Li,Venu Menon,Samir R. Kapadia,Thomas M. Gill,Girish N. Nadkarni,Harlan M. Krumholz,Zhangyang Wang,David Ouyang,Rohan Khera
出处
期刊:JAMA Cardiology [American Medical Association]
卷期号:9 (6): 534-534 被引量:31
标识
DOI:10.1001/jamacardio.2024.0595
摘要

Aortic stenosis (AS) is a major public health challenge with a growing therapeutic landscape, but current biomarkers do not inform personalized screening and follow-up. A video-based artificial intelligence (AI) biomarker (Digital AS Severity index [DASSi]) can detect severe AS using single-view long-axis echocardiography without Doppler characterization.
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