据NIST网7月11日消息，美国国家标准与技术研究院（NIST）、罗切斯特大学和谷歌的科研人员开发出可准确识别异常心率的机器学习模型，有助于降低消防员心源性猝死的风险。研究人员基于24名消防员每人112小时的心电图数据和机器学习技术构建出心脏健康监测模型（H2M），可以约97%的准确率正确识别消防员的心跳数据。该团队将根据该研究制造出一种便携式心脏监测器，帮助消防员捕捉心脏病的早期预警信号并及时接受医疗救助。该模型可扩大到帮助其他急救人员和公众等受益群体。相关研究成果均发表于《消防安全杂志》期刊。

消息来源：https://www.nist.gov/news-events/news/2023/07/ai-can-accurately-predict-potentially-fatal-cardiac-events-firefighters