معمول کے دل کے اسکین اور ریکارڈ کا استعمال کرتے ہوئے ایک اے آئی ٹول 85 فیصد درستگی کے ساتھ اعلی درجے کی دل کی ناکامی کی پیش گوئی کرتا ہے، جو پرانے طریقوں کو پیچھے چھوڑتا ہے۔ An AI tool using routine heart scans and records predicts advanced heart failure with 85% accuracy, outperforming older methods.

ویل کارنیل میڈیسن اور دیگر اداروں کے محققین کے ذریعہ تیار کردہ اے آئی سسٹم معمول کے کارڈیک الٹراساؤنڈز اور الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز کا تجزیہ کرکے اعلی خطرے والے مریضوں کی شناخت میں 85 فیصد درستگی کے ساتھ پچھلے طریقوں کو پیچھے چھوڑتے ہوئے اعلی درجے کی دل کی ناکامی کی درست پیش گوئی کرتا ہے۔ An AI system developed by researchers from Weill Cornell Medicine and other institutions accurately predicts advanced heart failure by analyzing routine cardiac ultrasounds and electronic health records, outperforming previous methods with 85% accuracy in identifying high-risk patients. یہ ٹول آکسیجن کی چوٹی کھپت کا تخمینہ لگاتا ہے-ایک کلیدی تشخیصی اقدام-جس میں خصوصی کارڈیو پلمونری ورزش کی جانچ کی ضرورت ہوتی ہے، جو اکثر بڑے طبی مراکز کے باہر دستیاب نہیں ہوتی ہے۔ The tool estimates peak oxygen consumption—a key diagnostic measure—without requiring specialized cardiopulmonary exercise testing, which is often unavailable outside major medical centers. ایک علیحدہ مطالعہ میں، ایک اور اے آئی الگورتھم نے 84 ٪ معاملات میں ایس ٹی بلندی کے بغیر محصور دل کے حملوں کا پتہ لگایا، جو معیاری طبی طریقوں کو نمایاں طور پر پیچھے چھوڑتے ہیں۔ In a separate study, another AI algorithm detected occlusive heart attacks without ST elevation in 84% of cases, significantly outperforming standard clinical methods. دونوں مطالعات، جو 2026 ای ایس سی ایکیوٹ کارڈیو ویسکولر کیئر کانگریس میں پیش کیے گئے، تجویز کرتے ہیں کہ اے آئی ابتدائی تشخیص اور علاج تک رسائی کو بہتر بنا سکتا ہے، حالانکہ وسیع پیمانے پر استعمال سے پہلے مزید توثیق کی ضرورت ہے۔ Both studies, presented at the 2026 ESC Acute CardioVascular Care congress, suggest AI could improve early diagnosis and treatment access, though further validation is needed before widespread use.