![心脏衰竭](http://www.peseonline.com/media/xkqptgtv/stock-adobe_-com-lovely-day12-750x500.jpeg)
该小组包括来自犹他大学卫生和弗吉尼亚盐湖城卫生保健系统的研究人员,声称该系统可以帮助避免多达三分之一的心力衰竭患者在出院后的几周内再次入院。
Josef Stehlik是一项关于这项技术的研究的主要作者循环:心力衰竭他说:“这项研究表明,在医生和患者发现问题之前,我们可以准确地预测因心力衰竭恶化而住院的可能性。”
研究人员跟踪了100名平均年龄为68岁的心力衰竭患者,他们在四家不同的医院接受诊断和治疗。出院后,这些患者在胸前每天24小时佩戴一个粘性传感器贴片,持续三个月。传感器监测每个受试者的连续心电图(ECG)和运动。
这些信息通过蓝牙从传感器传输到智能手机,然后传递到由PhysIQ开发的一个安全服务器上的分析平台,该平台得出心率、心率、呼吸频率、步行、睡眠、身体姿势和其他正常活动。通过人工智能,分析为每个患者建立了正常的基线。当数据偏离正常时,平台就会产生患者心力衰竭恶化的迹象。
总体而言,该系统在80%以上的时间内准确预测了即将到来的住院需求。平均而言,这种预测发生在再次入院前10.4天。
斯特利克说:“初次出院后90天内再入院的风险很高。”“如果我们能通过监测和早期干预降低再入院率,那将是一个很大的进步。我们希望,即使是那些可能再次入院的患者,他们的住院时间也会更短,在这种技术的帮助下,他们的整体生活质量也会更好。”
研究人员目前正在计划一项大型临床试验,该试验不仅将使用该系统向医生提醒患者病情的变化,还将跟踪基于这些警报的早期干预是否能减少因心力衰竭再住院的人数。
lyhyfe启动海上绿色氢试验基地
我完全赞成从风力发电中产生绿色氢气的想法——但是在海上产生氢气有什么好处呢?然后你怎么把它运回陆地,为什么要麻烦呢?当然如果你…