Koronare Herzkrankheiten mittels digitaler Marker präziser einschätzen

Mittels maschinellem Lernen und klinischen Daten aus elektronischen Krankenakten haben Forschende der Icahn School of Medicine at Mount Sinai einen in silico abgeleiteten Marker für koronare Herzkrankheiten entwickelt. Ziel war es, die klinisch wichtigen Charakteristika dieser Krankheit besser zu ermitteln. Die in „The Lancet“ veröffentlichten Ergebnisse könnten zur gezielteren Diagnose und besserem Disease-Management führen. Koronare Herzkrankheiten sind die häufigste Art der Erkrankungen des Herzens und eine der weltweit führenden Todesursachen.