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Beyond Years: Is Artificial Intelligence Ready to Predict Biological Age and Cardiovascular Risk Using Echocardiography? - 01/08/24

Doi : 10.1016/j.echo.2024.05.013 
Bjørnar Grenne, MD, PhD a, b, , Andreas Østvik, MSc, PhD b, c
a Clinic of Cardiology, St. Olav’s University Hospital, Trondheim, Norway 
b Department of Circulation and Medical Imaging, Norwegian University of Science and Technology, Trondheim, Norway 
c Medical Image Analysis, Health Research, SINTEF Digital, Trondheim, Norway 

Reprint requests: Bjørnar Grenne, MD, PhD, St. Olav’s University Hospital, Clinic of Cardiology, Postboks 3250, Torgarden, 7006 Trondheim, Norway.St. Olav’s University HospitalClinic of CardiologyPostboks 3250TorgardenTrondheim7006Norway
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Keywords : Echocardiography, Biological age, Deep learning, Artificial intelligence


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© 2024  American Society of Echocardiography. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
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Vol 37 - N° 8

P. 736-739 - août 2024 Retour au numéro
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  • Artificial Intelligence Assessment of Biological Age From Transthoracic Echocardiography: Discrepancies with Chronologic Age Predict Significant Excess Mortality
  • Kobi Faierstein, Michael Fiman, Ranel Loutati, Noa Rubin, Uri Manor, Adiel Am-Shalom, Michal Cohen-Shelly, Nimrod Blank, Dor Lotan, Qiong Zhao, Ehud Schwammenthal, Robert Klempfner, Eyal Zimlichman, Ehud Raanani, Elad Maor
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  • Transgender Women Exhibit a Distinct Stress Echocardiography Profile Compared With Age-Matched Cisgender Counterparts: The Mayo Clinic Women’s Heart Clinic Experience
  • Fadi Adel, Connor D. Walsh, John Bretzman, Philip Sang, Kyla Lara-Breitinger, Madeline Mahowald, Arvind Maheshwari, Christopher G. Scott, Alexander T. Lee, Caroline J. Davidge-Pitts, Patricia A. Pellikka, Rekha Mankad

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