在COVID-19時(shí)代，從科學(xué)界到公眾的大部分信息都與病毒有關(guān)，這是可以理解的。 但是，其他領(lǐng)域，即使在醫(yī)學(xué)研究中，仍然是活躍的-和往常一樣，有大量有趣的（和鼓舞人心的）故事，不應(yīng)該在冠狀病毒覆蓋的激烈活動(dòng)中丟失。 上周，這為幾種醫(yī)療條件帶來(lái)了好消息，也帶來(lái)了一些創(chuàng)新，這些創(chuàng)新可以改善天氣預(yù)報(bào)，并可能拯救柬埔寨的一些生命。

心律失常是一種相對(duì)常見(jiàn)的情況，在這種情況下，心臟以異常的速度跳動(dòng)，引起各種影響，包括潛在的死亡。 檢測(cè)它是用心電圖完成的，雖然這項(xiàng)技術(shù)是健全的和廣泛使用的，但它有其局限性：第一，它在很大程度上依賴于專家解釋信號(hào)，第二，即使是專家的診斷也不能很好地了解這個(gè)問(wèn)題在那個(gè)特定的心臟中是什么樣子。 準(zhǔn)確地知道缺陷在哪里使治療變得容易得多。

超聲在許多方面被用于內(nèi)部成像，但最近的兩項(xiàng)研究證實(shí)它可能是心律失常治療的下一個(gè)主要步驟。 哥倫比亞大學(xué)的研究人員使用一種叫做機(jī)電波成像的超聲波監(jiān)測(cè)方法來(lái)創(chuàng)建病人心臟跳動(dòng)時(shí)的三維動(dòng)畫(huà)，這有助于專家預(yù)測(cè)96%的心律失常位置，而使用心電圖時(shí)則為71%。 兩者可以一起使用，以提供一個(gè)更準(zhǔn)確的情況下，心臟的狀況，然后進(jìn)行治療。

斯坦福大學(xué)的另一種方法將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于超聲圖像，并表明人工智能代理可以識(shí)別心臟的部分，并記錄其移動(dòng)血液的效率，其準(zhǔn)確性與專家相當(dāng)。 與其他醫(yī)學(xué)圖像AIS一樣，這不是更換醫(yī)生，而是增加醫(yī)生;一個(gè)自動(dòng)化的系統(tǒng)可以幫助分類和有效地排序，提出醫(yī)生可能錯(cuò)過(guò)的事情，或者提供與他們的意見(jiàn)一致的公正同意。 回聲網(wǎng)的代碼和數(shù)據(jù)集可供下載和檢查。