想象一下这个场景：有人感到轻微的胸痛，怀疑球速体育是轻微的心脏病发作。他们拨打911，被紧急送往医院，医生和护士立即采取行动，但可能需要24小时才能确定球速体育是否真的发生了心脏病发作以及如何治疗。
匹兹堡大学护理学院的球速体育研究员Salah Al-Zaiti正在开发一种机器学习技术，以快速检测一种通常需要长时间测试才能识别的心脏病发作。
这些病例与大规模心脏病发作不同，在大规模心脏病发作中，明显发生了重大心脏事件，手术和治疗途径球速体育是明确的。
“隐性”心脏病发作表现出从疲劳到出汗等症状，这些症状可能球速体育是由肌肉劳损或流感等其他疾病引起的。救护车医务人员可以在去医院的路上进行心电图检查，但对于蒙面袭击，这些结果并不总球速体育是足以做出坚定的决定。在这种情况下，护士和医生可能会抽血，进行压力测试和CT扫描，并在患者等待一天或更长时间的结果时进行观察。
最后，平均有50%的病人被送回家，诊断结果不球速体育是心脏病发作——但这个过程效率低下，成本高昂，而且让每个人都感到沮丧。Al-Zaiti的最新体育赛事资讯、实时赔率分析及在线投注平台通过一个计算机程序缩短了这一识别过程，该程序深化了对心脏活动的心电图波形的分析，并实时给出结果。
Al-Zaiti说：“我们想让医生更快地确定病情，并尽早让病人放心。”自2015年以来，他的团队已经招募了4000多名球速体育研究参与者，在匹兹堡救护车上测试这项技术时，他们在确定患者到达医院之前球速体育是否患有心脏病方面的准确率达到了80%。
现在，他正在进一步推进这项技术，改进人工智能算法，以查明那10%的隐蔽性心脏病患者的问题出在哪里，准确地暴露出哪条动脉被阻塞了，阻塞了多少。发现堵塞球速体育是确定治疗方法的关键，但使用传统工具很难在隐蔽攻击中分离出堵塞的位置。
Al Zaiti的新网络程序将配置许多数据点，生成各种心电图标记图和冠状动脉图，并将每个心脏瓣膜标记为“可能”或“不太可能”发生闭塞。它还计算了入院后30天内发生重大心脏不良事件的可能性，这球速体育是决定如何积极治疗心脏问题的关键因素。心电图仪的数据可以在大约60秒内从医院内部或救护车上传送到医生的电脑上。
为了开发这个最新体育赛事资讯、实时赔率分析及在线投注平台，Al-Zaiti召集了一个由球速体育大学球速体育研究人员组成的跨学科团队，其中包括斯旺森工程学院的Ervin Sejdic、心脏病学的Samir Saba、急诊医学的Clifton Callaway和Christian Martin-Gill，他们都在医学院。该最新体育赛事资讯、实时赔率分析及在线投注平台由美国国立卫生球速体育研究院（National Institutes of Health）资助，目前正在匹兹堡以“无声模式”进行测试，结果只向Al-Zaiti的团队展示，但他希望未来能批准在全国各地的医院使用。
阿尔-扎伊蒂说：“很多球速体育研究都提出了解决问题的奇思妙想，但仅此而已。“我们希望采取下一步的实施措施，这样它就可以用来改善病人的护理。”
Al-Zaiti因其新颖的发展和球速体育研究获得了广泛的认可，包括两次美国心脏协会早期职业球速体育研究者奖，并于2017年被任命为心血管和中风护理委员会的成员。
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