7月5日，美国约翰斯·霍普金斯大学等机构的研究人员开发出一款名为“多模态AI室性心律失常风险分层系统（MAARS）”的新型人工智能模型。该模型通过分析心脏增强磁共振成像（MRI）和多种医疗数据，挖掘此前未被识别的心脏健康信息，显著提高对心源性猝死高风险人群的预测准确性。这一成果已发表在《自然-心血管研究》杂志上，有助于减少不必要的医疗干预，挽救生命。