密西西比大学的研究人员在助理教授卡塞姆·哈立尔的带领下，开发了一种新的技术，该技术能够比现有方法更快、更准确地检测心脏病发作。
对于这个问题，几分钟甚至几秒钟的时间都可能让患者在病情恶化之前得到所需的治疗。与传统方法相比，我们的技术快了两倍，同时仍然非常准确。我们的目标不仅是提高心脏病分类的性能，还关注设计。如果我们希望使这个设备成为任何人都可以使用的机器，那么它必须是轻便且经济的。
——卡塞姆·哈立尔，密西西比大学电气与计算机工程系助理教授
为了解决这一问题，哈立尔和他的团队开发了一种芯片，该芯片使用人工智能和先进的数学模型来分析心电图（ECG）——心脏电活动的图表——并实时检测心脏病发作。
这项技术的准确率达到92.4%，超过了许多现有的方法。它体积小且节能，足以集成到可穿戴设备中。
我们希望能够以一种实际的方式实现这一点。这是一种便携式硬件，可以集成到可穿戴或监测设备中。这种方法将挽救生命，因为我们可以实时监测心脏。
——塔马多尔·莫海达特，博士生及研究合著者，密西西比大学
来自约旦伊尔比德的莫海达特专注于开发人工神经网络，而来自孟加拉国达卡的第二年计算机工程研究生穆罕默德·拉赫特·卡德尔·汗则负责设备的软件部分。卡德尔·汗表示，哈立尔实验室的独特之处在于其全面的方法，涵盖了他们旨在创建的技术的各个方面。
有些实验室只关注软件部分，而不考虑所需的硬件，但在我们的实验室里，我们关注整个产品。每个人都有自己的责任，但我们一起工作。这就是我们通过关注整体架构来优化整个系统的方式。
——穆罕默德·拉赫特·卡德尔·汗，密西西比大学
目前检测心脏病发作的方法通常需要去医院。患者通常需要进行心电图或血液测试来确认诊断，而这往往需要他们没有的时间。
研究人员认为，可穿戴设备，如手机或智能手表，可以加快诊断速度，帮助患者更快地接受治疗。
哈立尔说：“当患者发生心脏病发作时，越早治疗，他们就越不可能遭受永久性损伤。心脏病发作有一个巨大的时间敏感因素。”
哈立尔和他的团队正在继续改进这项技术，并相信它可以在医疗保健领域有更广泛的应用。
哈立尔说：“我们希望通过这样的技术预测或识别许多问题。无论是心脏病发作、癫痫还是痴呆症。疾病的检测取决于疾病本身，但我们正在努力找到更快、更有效的方法。”
(全文结束)
