محققین نے ایٹریل فائبرلیشن کے مریضوں کی بہتر شناخت کے لیے اے آئی ماڈل تیار کیے جنہیں خون کو پتلا کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جس سے علاج میں بہتری آتی ہے۔ Researchers developed AI models to better identify atrial fibrillation patients who need blood thinners, improving treatment.

یو سی ایس ایف اور ماؤنٹ سینا کے محققین نے اے آئی ماڈل تیار کیے ہیں جو ایٹریل فائبرلیشن کے مریضوں کی شناخت میں مدد کرتے ہیں جنہیں فالج کو روکنے کے لیے بلڈ تھینرز کی ضرورت ہوتی ہے۔ Researchers from UCSF and Mount Sinai have developed AI models that help identify atrial fibrillation patients who need blood thinners to prevent strokes. یہ ماڈل فالج بمقابلہ خون بہنے کے خطرے کا تعین کرنے کے لیے مریضوں کے طبی ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں، ممکنہ طور پر غیر ضروری علاج کو کم کرتے ہیں اور مریض کے نتائج کو بہتر بناتے ہیں۔ These models analyze patients' medical data to determine the risk of stroke versus bleeding, potentially reducing unnecessary treatments and improving patient outcomes. مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ ایٹریل فائبرلیشن کے لیے زیادہ ذاتی نوعیت کے علاج کے منصوبوں کی طرف تبدیلی آئی ہے۔ The studies suggest a shift towards more personalized treatment plans for atrial fibrillation.