Un modèle d'IA identifie les patients à haut risque de fibrillation auriculaire avant l'apparition des symptômes
Un outil d'apprentissage automatique utilisant des dossiers de santé courants identifie les patients prédisposés à la fibrillation auriculaire avec une probabilité de diagnostic environ 8 fois plus élevée, permettant une prévention ciblée des AVC.
