2012年，加利福尼亚大学圣地亚哥分校的杰出物理学博士Avi Yagil博士从欧洲飞回家中时，他认为自己的旅行使他感冒了。当“药丸收集”不能改善他的症状时，他的妻子鼓励他去看医生。 　　进一步的测试显示，相比普通感冒，对Yagil而言，生命威胁更大。“胸部X光检查显示我的肺部充满了液体，随后的超声心动图检查发现我的心脏受到了损害。” 　　Yagil被诊断出患有心力衰竭。“加州大学圣地亚哥分校的健康心脏病学家试图用药物治疗我的病情，但由于我的心脏难以维持生命，所有系统都出现了故障。” 　　2016年6月，Yagil接受了心脏移植。“我认为6月17日是我的第二个生日。” 　　当Yagil从手术中康复后，他开始考虑如何改善像他这样的患者的手术过程。 　　他说：“在我的日常工作中，我使用机器学习来了解大量信息，粒子的测量以及它们如何相互作用。”“人体更加复杂，但是医学界并未使用捕获诸如实验室测试和生命体征之类的测量结果与结果之间的多维关联所需的技术。我们假设这种方法论和技术可以帮助改善心脏衰竭的心脏病患者的预后和治疗。” 　　因此Yagil与他的医生，心脏病学家，心脏移植和机械循环支持主管，医学博士Eric Adler和加州大学圣地亚哥分校医学院的杰出教授，高级心力衰竭治疗计划主任，医学博士Barry Greenberg携手合作，两者都来自加州大学圣地亚哥分校健康中心心血管研究所。 　　“我们想开发一种可以预测心力衰竭患者预期寿命的工具，”阿德勒说。“有些免责声明：本网站部 分文章和信息来源于互联网，本网转载出于传递更多信息和学习之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请立即联系管理 员，我们会予以更改或删除相关文章，保证您的权利。对使用本网站信息和服务所引起的后果，本网站不作任何承诺。