शोधकर्ताओं ने एट्रियल फाइब्रिलेशन रोगियों की बेहतर पहचान करने के लिए ए. आई. मॉडल विकसित किए, जिन्हें रक्त को पतला करने की आवश्यकता होती है, जिससे उपचार में सुधार होता है। Researchers developed AI models to better identify atrial fibrillation patients who need blood thinners, improving treatment.

यू. सी. एस. एफ. और माउंट सिनाई के शोधकर्ताओं ने ए. आई. मॉडल विकसित किए हैं जो एट्रियल फाइब्रिलेशन रोगियों की पहचान करने में मदद करते हैं जिन्हें स्ट्रोक को रोकने के लिए रक्त को पतला करने की आवश्यकता होती है। Researchers from UCSF and Mount Sinai have developed AI models that help identify atrial fibrillation patients who need blood thinners to prevent strokes. ये मॉडल स्ट्रोक बनाम रक्तस्राव के जोखिम को निर्धारित करने के लिए रोगियों के चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करते हैं, संभावित रूप से अनावश्यक उपचार को कम करते हैं और रोगी के परिणामों में सुधार करते हैं। These models analyze patients' medical data to determine the risk of stroke versus bleeding, potentially reducing unnecessary treatments and improving patient outcomes. अध्ययन एट्रियल फाइब्रिलेशन के लिए अधिक व्यक्तिगत उपचार योजनाओं की ओर बदलाव का सुझाव देते हैं। The studies suggest a shift towards more personalized treatment plans for atrial fibrillation.