新华社乌鲁木齐3月11日电近日，新疆维吾尔自治区人民医院杨毅宁教授团队联合新疆大学吕小毅教授团队，通过联用光谱技术与自主研发的AI算法，成功开发出高效鉴别心肌梗死与主动脉夹层的创新诊断技术。该技术仅需一滴血，5-10分钟即可完成检测，准确率达94.06%。这项研究成果已在国际学术期刊《人工智能工程应用》发表。

心血管急症一直是急诊医学的诊疗难点，其中心肌梗死与主动脉夹层的鉴别尤为棘手。两种疾病均以突发性胸痛为主要表现，但治疗方式截然不同。心肌梗死需要立即进行溶栓治疗，而主动脉夹层一旦误用溶栓药物，就会导致致命性大出血。这道“选择题”长期以来困扰着临床一线。

“传统的心梗与主动脉夹层鉴别主要依赖增强CT等影像学检查，不仅设备昂贵、耗时长，在基层医疗机构和急救车上难以普及。”杨毅宁团队一成员介绍，快速、准确的早期诊断是挽救生命的关键。

据介绍，研究团队聚焦血液中疾病特异性分子标志物的差异，通过光谱技术捕捉心肌梗死和主动脉夹层患者血液中的独特生物信息，用AI算法从复杂的光谱信号中自动识别关键特征，实现对两种疾病的精准鉴别。该研究为急性胸痛的快速、精准鉴别提供了全新解决方案。

基于该技术研发的诊断样机目前正开展多中心临床验证。未来，这一便携设备有望配备于救护车及缺乏CT设备的基层医疗机构，为心血管急症的早期鉴别和及时干预提供技术支持，为患者争取宝贵救治时间。

新华社乌鲁木齐3月11日电近日，新疆维吾尔自治区人民医院杨毅宁教授团队联合新疆大学吕小毅教授团队，通过联用光谱技术与自主研发的AI算法，成功开发出高效鉴别心肌梗死与主动脉夹层的创新诊断技术。该技术仅需一滴血，5-10分钟即可完成检测，准确率达94.06%。这项研究成果已在国际学术期刊《人工智能工程应用》发表。

心血管急症一直是急诊医学的诊疗难点，其中心肌梗死与主动脉夹层的鉴别尤为棘手。两种疾病均以突发性胸痛为主要表现，但治疗方式截然不同。心肌梗死需要立即进行溶栓治疗，而主动脉夹层一旦误用溶栓药物，就会导致致命性大出血。这道“选择题”长期以来困扰着临床一线。

“传统的心梗与主动脉夹层鉴别主要依赖增强CT等影像学检查，不仅设备昂贵、耗时长，在基层医疗机构和急救车上难以普及。”杨毅宁团队一成员介绍，快速、准确的早期诊断是挽救生命的关键。

据介绍，研究团队聚焦血液中疾病特异性分子标志物的差异，通过光谱技术捕捉心肌梗死和主动脉夹层患者血液中的独特生物信息，用AI算法从复杂的光谱信号中自动识别关键特征，实现对两种疾病的精准鉴别。该研究为急性胸痛的快速、精准鉴别提供了全新解决方案。

基于该技术研发的诊断样机目前正开展多中心临床验证。未来，这一便携设备有望配备于救护车及缺乏CT设备的基层医疗机构，为心血管急症的早期鉴别和及时干预提供技术支持，为患者争取宝贵救治时间。

新华社乌鲁木齐3月11日电近日，新疆维吾尔自治区人民医院杨毅宁教授团队联合新疆大学吕小毅教授团队，通过联用光谱技术与自主研发的AI算法，成功开发出高效鉴别心肌梗死与主动脉夹层的创新诊断技术。该技术仅需一滴血，5-10分钟即可完成检测，准确率达94.06%。这项研究成果已在国际学术期刊《人工智能工程应用》发表。

心血管急症一直是急诊医学的诊疗难点，其中心肌梗死与主动脉夹层的鉴别尤为棘手。两种疾病均以突发性胸痛为主要表现，但治疗方式截然不同。心肌梗死需要立即进行溶栓治疗，而主动脉夹层一旦误用溶栓药物，就会导致致命性大出血。这道“选择题”长期以来困扰着临床一线。

“传统的心梗与主动脉夹层鉴别主要依赖增强CT等影像学检查，不仅设备昂贵、耗时长，在基层医疗机构和急救车上难以普及。”杨毅宁团队一成员介绍，快速、准确的早期诊断是挽救生命的关键。

据介绍，研究团队聚焦血液中疾病特异性分子标志物的差异，通过光谱技术捕捉心肌梗死和主动脉夹层患者血液中的独特生物信息，用AI算法从复杂的光谱信号中自动识别关键特征，实现对两种疾病的精准鉴别。该研究为急性胸痛的快速、精准鉴别提供了全新解决方案。

基于该技术研发的诊断样机目前正开展多中心临床验证。未来，这一便携设备有望配备于救护车及缺乏CT设备的基层医疗机构，为心血管急症的早期鉴别和及时干预提供技术支持，为患者争取宝贵救治时间。

新华社乌鲁木齐3月11日电近日，新疆维吾尔自治区人民医院杨毅宁教授团队联合新疆大学吕小毅教授团队，通过联用光谱技术与自主研发的AI算法，成功开发出高效鉴别心肌梗死与主动脉夹层的创新诊断技术。该技术仅需一滴血，5-10分钟即可完成检测，准确率达94.06%。这项研究成果已在国际学术期刊《人工智能工程应用》发表。

心血管急症一直是急诊医学的诊疗难点，其中心肌梗死与主动脉夹层的鉴别尤为棘手。两种疾病均以突发性胸痛为主要表现，但治疗方式截然不同。心肌梗死需要立即进行溶栓治疗，而主动脉夹层一旦误用溶栓药物，就会导致致命性大出血。这道“选择题”长期以来困扰着临床一线。

“传统的心梗与主动脉夹层鉴别主要依赖增强CT等影像学检查，不仅设备昂贵、耗时长，在基层医疗机构和急救车上难以普及。”杨毅宁团队一成员介绍，快速、准确的早期诊断是挽救生命的关键。

据介绍，研究团队聚焦血液中疾病特异性分子标志物的差异，通过光谱技术捕捉心肌梗死和主动脉夹层患者血液中的独特生物信息，用AI算法从复杂的光谱信号中自动识别关键特征，实现对两种疾病的精准鉴别。该研究为急性胸痛的快速、精准鉴别提供了全新解决方案。

基于该技术研发的诊断样机目前正开展多中心临床验证。未来，这一便携设备有望配备于救护车及缺乏CT设备的基层医疗机构，为心血管急症的早期鉴别和及时干预提供技术支持，为患者争取宝贵救治时间。

新华社乌鲁木齐3月11日电近日，新疆维吾尔自治区人民医院杨毅宁教授团队联合新疆大学吕小毅教授团队，通过联用光谱技术与自主研发的AI算法，成功开发出高效鉴别心肌梗死与主动脉夹层的创新诊断技术。该技术仅需一滴血，5-10分钟即可完成检测，准确率达94.06%。这项研究成果已在国际学术期刊《人工智能工程应用》发表。

心血管急症一直是急诊医学的诊疗难点，其中心肌梗死与主动脉夹层的鉴别尤为棘手。两种疾病均以突发性胸痛为主要表现，但治疗方式截然不同。心肌梗死需要立即进行溶栓治疗，而主动脉夹层一旦误用溶栓药物，就会导致致命性大出血。这道“选择题”长期以来困扰着临床一线。

“传统的心梗与主动脉夹层鉴别主要依赖增强CT等影像学检查，不仅设备昂贵、耗时长，在基层医疗机构和急救车上难以普及。”杨毅宁团队一成员介绍，快速、准确的早期诊断是挽救生命的关键。

据介绍，研究团队聚焦血液中疾病特异性分子标志物的差异，通过光谱技术捕捉心肌梗死和主动脉夹层患者血液中的独特生物信息，用AI算法从复杂的光谱信号中自动识别关键特征，实现对两种疾病的精准鉴别。该研究为急性胸痛的快速、精准鉴别提供了全新解决方案。

基于该技术研发的诊断样机目前正开展多中心临床验证。未来，这一便携设备有望配备于救护车及缺乏CT设备的基层医疗机构，为心血管急症的早期鉴别和及时干预提供技术支持，为患者争取宝贵救治时间。