這個問題從症狀開始：與男性不同，男性的胸痛通常會擴散到左臂，而女性的心臟病發作經常表現為腹部不適，並向背部放射，或者噁心和嘔吐。不幸的是，這些症狀經常被病人和醫療服務提供者誤解，造成災難性的結果。
這項研究的結果發表在《柳葉刀》雜誌上。
女性的風險狀況和臨床表現是不同的
由蘇黎世大學（uzh）分子心臟病學中心教授thomas f.luscher領導的一個國際研究小組現在更詳細地調查了生物性別在心臟病發作中的作用。「的確，在女性和男性身上觀察到的疾病表型有明顯的差異。我們的研究表明，女性和男性在入院時的風險因素狀況上有明顯的差異，」luscher說。如果不考慮入院時的年齡差異和現有的危險因素，如高血壓和糖尿病，女性心臟病患者的死亡率高於男性患者。「然而，當這些差異在統計學上被考慮在內時，女性和男性的死亡率相似，」這位心臟病專家補充說。
目前的風險模型有利於對女性患者的治療不足。
來自瑞士和英國的研究人員分析了歐洲各地420,781名遭受過最常見類型心臟病發作的患者的數據。「該研究顯示，指導當前患者管理的既定風險模型對女性的準確性較低，並且有利於女性患者的治療不足，」第一作者、瑞士大學分子醫學中心的florian a.wenzl說。"wenzl說："利用機器學習算法和歐洲最大的數據集，我們能夠開發出一種基於人工智慧的新型風險評分，它考慮到了基線風險狀況中與性別有關的差異，並改善了對兩性死亡率的預測。
基於人工智慧的風險分析改善了個體化護理
許多研究人員和生物技術公司都認為，人工智慧和大數據分析是通往個性化病人護理道路的下一步。「溫茨爾說：」我們的研究預示著人工智慧在治療心臟病發作方面的時代。現代計算機算法可以從大型數據集中學習，對個別病人的預後做出準確預測--這是個性化治療的關鍵。
托馬斯-f-盧舍爾和他的團隊看到了將人工智慧應用於男性和女性患者的心臟疾病管理的巨大潛力。luscher說："我希望在治療算法中實施這種新的評分將完善目前的治療策略，減少性別不平等，並最終改善心臟病發作患者的生存率--包括男性和女性，"